¿Qué significa "Entradas Limpias"?

Tabla de contenidos

Los inputs limpios se refieren a datos que no han sido alterados o infectados por elementos dañinos, como los desencadenantes de puerta trasera. En el contexto de los modelos de lenguaje, los inputs limpios son los ejemplos estándar en los que se entrena el modelo. Estos inputs ayudan al modelo a aprender correctamente y a producir respuestas precisas.

Usar inputs limpios es importante para asegurar que un modelo de lenguaje se comporte como se espera. Cuando se alimenta al modelo con datos limpios, genera explicaciones claras y lógicas para sus decisiones. Esto es crucial para entender cómo funciona el modelo y para mantener la confianza en sus salidas.

En contraste, cuando un modelo recibe inputs envenenados, que contienen desencadenantes ocultos, puede comportarse de manera impredecible. Esto puede llevar a explicaciones de mala calidad y a una falta de consistencia en las respuestas del modelo. Al centrarse en inputs limpios, los desarrolladores pueden ayudar a asegurar que los modelos de lenguaje sean seguros y confiables.