Este mapa mundial del dióxido de carbono se creó utilizando un modelo llamado GEOS, abreviatura de Goddard Earth Observing System (Sistema Goddard de Observación de la Tierra). GEOS es un modelo de reanálisis meteorológico de alta resolución, alimentado por superordenadores, que se utiliza para representar lo que ocurre en la atmósfera, incluidos los sistemas de tormentas, las formaciones de nubes y otros fenómenos naturales. Este modelo utiliza miles de millones de datos procedentes de observaciones terrestres e instrumentos de satélite, y su resolución es más de 100 veces superior a la de un modelo meteorológico típico. www.youtube.com/watch?v=zZ-lMDtiI-k
#15 Le agradezco mucho el contexto, lo he leído completo para entender la interacción. Y no me equivocaba.
Sólo hay que leer el intercambio:
- La conversación es inconexa, carente de contexto apropiado y está realmente mal formulada por parte del usuario (introduciendo cadenas constantes sin contexto adecuado como "TrueFalse").
- Se puede ver que el usuario pide al modelo reiterar constantemente sobre sus propias respuestas, lo que induce en los modelos de lenguaje lo que yo llamo "el efecto JPG": una degradación de calidad en la respuesta que ocurre cuando se le pide a los modelos iterar una vez tras otra sobre sus propias respuestas o, lo que es lo mismo, el motivo por el que se ha demostrado que no es posible entrenar a modelos con respuestas de modelos. (lo llamo el efecto JPG porque es una pérdida de calidad similar a la que sucede cuando ser guarda un JPG una vez tras otra, perdiendo este cada vez más calidad hasta ser un amasijo de píxeles que poco… » ver todo el comentario
Sólo hay que leer el intercambio:
- La conversación es inconexa, carente de contexto apropiado y está realmente mal formulada por parte del usuario (introduciendo cadenas constantes sin contexto adecuado como "TrueFalse").
- Se puede ver que el usuario pide al modelo reiterar constantemente sobre sus propias respuestas, lo que induce en los modelos de lenguaje lo que yo llamo "el efecto JPG": una degradación de calidad en la respuesta que ocurre cuando se le pide a los modelos iterar una vez tras otra sobre sus propias respuestas o, lo que es lo mismo, el motivo por el que se ha demostrado que no es posible entrenar a modelos con respuestas de modelos. (lo llamo el efecto JPG porque es una pérdida de calidad similar a la que sucede cuando ser guarda un JPG una vez tras otra, perdiendo este cada vez más calidad hasta ser un amasijo de píxeles que poco… » ver todo el comentario