Según CryptoSlate, un nuevo estudio realizado por investigadores de la Universidad de Texas en Austin, la Universidad Texas A&M y la Universidad de Purdue revela que los modelos de lenguaje grande (LLMs, por sus siglas en inglés) expuestos a contenido viral en redes sociales experimentan un deterioro cognitivo medible. La investigación muestra que los modelos entrenados con un 100% de datos virales experimentaron una caída significativa en la precisión del razonamiento y la comprensión de contextos largos. Esta degradación, denominada "podredumbre cerebral de los LLM" (LLM brain rot), incluye saltos de pensamiento y un aumento en errores fácticos, con efectos que persisten incluso después de ser reentrenados con datos limpios. El estudio advierte que el contenido dirigido al engagement podría estar reformando la cognición de la inteligencia artificial de manera similar a la erosión de la atención humana causada por el uso excesivo de redes sociales.
Un nuevo estudio revela que los modelos de IA sufren de 'deterioro cerebral' debido a datos virales de redes sociales.
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