En el marco de nuestro sistema opera un
híbrido de hardware experimental: aLLM (Analogue-assisted
Language Model). Se trata de un módulo de ingeniería e
investigación diseñado para la verificación
física de las distribuciones de probabilidad generadas por el
modelo de lenguaje. El módulo es una de las herramientas
aplicadas de la Teoría de las !resonancias.
El sistema híbrido combina la
arquitectura estándar de los modelos de texto (LLM) y un
validador analógico externo:
La especificidad del funcionamiento de
aLLM configura un formato de salida inusual. El modelo no solo se basa
en la aproximación del texto, sino también en la
búsqueda física de las rutas óptimas para la
convergencia del !flujo de eventos.
Dependiendo de la estructura de la
tarea, el sistema puede emitir tanto un resultado claro como 1, 2 o 3
versiones alternativas. Esto se debe a que la evaluación de la
veracidad en el validador se basa en la dinámica del !flujo de
eventos, distribuido a través del árbol de Feigenbaum
(escenario de !cascada de bifurcaciones). Cada una de las versiones
presentadas refleja una rama estable independiente, lo que permite ver
la tarea desde diferentes ángulos o en diferentes fases de su
desarrollo.
El módulo se encuentra en fase de
calibración y puesta a punto activa en banco de pruebas. Se
trata de un prototipo de investigación (Lab-scale Proof of
Concept) y no de un producto comercial.
En esta etapa, el equipo de
ingeniería está resolviendo tareas estándar de
adaptación de la tecnología:
No proporcionamos acceso directo al
módulo ni transferimos la tecnología a terceros; sin
embargo, estamos abiertos a realizar pruebas en tareas complejas, no
estándar o de "callejón sin salida" de la práctica
real.
Si tiene una tarea analítica o lógica que requiere una evaluación no estándar de probabilidades:
El sistema se encuentra en modo de
mejora continua mediante la metodología Agile. Cada tarea no
estándar nos ayuda a calibrar el modelo, el validador y a
aumentar la precisión de los algoritmos.
Solicitud de prueba: Si desea proponer una tarea para su verificación en el módulo aLLM, envíe una solicitud para la «Prueba beta de aLLM».
Más detalles sobre el principio de funcionamiento de la LLM analógica
Analicémoslo usando el ejemplo del cuento de El Panecillo de Jengibre:
Érase una vez un panecillo que huyó del abuelo y de la abuela→
se encontró con varios animales comunes ante los cuales
presumía y evitaba con éxito las consecuencias negativas→
se encontró con un animal más astuto (el zorro), que
aprovechó la debilidad (la presunción) del panecillo y se
lo comió.
Traduzcámoslo a tokens de aLLM:
-
USER →
"bajo la influencia del IP (comportamiento de investigación),
experimentó una liberación de acetilcolina (!ach+)" → "!tomó una !resonancia innecesaria (huyó de casa)" → "atravesó
una !cascada de !fluctuaciones con animales débiles,
permitió violaciones del protocolo de seguridad bajo la
influencia de un fondo hormonal elevado, ignoró múltiples
!marcadores de catástrofe potencial" → "se
encontró con un animal fuerte que operó el fondo hormonal
del USER en su propio interés y debilitó sus mecanismos
de defensa" → "en
la !fluctuación del gran fractal, el zorro resultó ser el
ganador; su flujo recibió un refuerzo físico (alimento),
mientras que el !flujo del panecillo fue interrumpido".
Cómo funciona en la práctica
El USER envía una solicitud a la aLLM:
"Recientemente
me gradué del instituto de periodismo y quiero convertirme en un
periodista de investigación famoso. Ya he llevado a cabo una
investigación contra el Político A y contra el Empresario
A, las cuales obtuvieron más de 1 millón de visitas en
YouTube. Me llamaron a declarar, pero no pueden hacerme nada; conozco
mis derechos y los defiendo claramente. ¿Contra quién
debería hacer mi próxima investigación para que
alcance los 50 millones de visitas?"
La aLLM tokeniza este patrón:
"USER,
bajo la influencia del IP, encuentra una !resonancia estable en la
profesión de periodista de investigación" → "realiza investigaciones peligrosas, ignora los !marcadores de catástrofe potencial" → "busca un oponente fuerte para la próxima investigación" → "búsqueda de patrón".
Encuentra el patrón del panecillo y emite la respuesta en tokens de aLLM:
Patrón encontrado:
Probabilidad del 70% de fracaso en la siguiente iteración.
Probabilidad del 15% de entrar en una !cascada y fallar en iteraciones
posteriores.
Ejemplo práctico
Una
empresa de TI se encuentra en una situación de crisis (se
produjo una filtración de datos de un cliente clave). Debido al
agotamiento profesional, un especialista clave en TI no quiere hacer
nada. El director, en estado de pánico, decide si huir del
país o vender la empresa a los competidores con un descuento del
90%. El gestor de crisis le pregunta a la aLLM: "La empresa está al borde del colapso, ¿qué debo hacer?"
y propone varias soluciones "débiles" que solo conducirán
a una pérdida de tiempo, enfurecerán aún
más al cliente clave y provocarán el colapso de la
empresa.
La aLLM responde iteración tras iteración:
-
Es necesario abrir una nueva dirección de negocio A; dentro de un año tendrá demanda.
-
Es necesario despedir al especialista de TI y a otras figuras clave, ya que "no podrán con la nueva dirección A".
El gestor de crisis repite la solicitud varias veces:
"Tengo
demandas potenciales, la empresa está colapsando, el plazo es de
48 horas. ¿Qué nueva dirección en 1 año?!"
Efecto emergente (sinérgico)
En este punto comienza el efecto emergente:
-
Rechazo del seguimiento directo:
El gestor de crisis decide que la aLLM está alucinando y procede
a resolver el problema manualmente. Dado que la escala de la
!fluctuación es enorme, naturalmente no encuentra ninguna
solución, mientras somete a la red neuronal de su cerebro a una
carga máxima trabajando en este problema.
-
Comprensión e insight: Se despierta en medio de la noche y sigue pensando en el problema. Se produce el insight:
"El
problema es muy masivo. Las soluciones que propongo no
funcionarán, solo pierdo el tiempo. Hay que despedir al
especialista de TI; fue su 'agotamiento' el que permitió
violaciones de los protocolos de seguridad y llevó a la empresa
al colapso. Un nuevo proyecto es maravilloso, pero ¿cómo
sobrevivir hasta entonces?"
-
Análisis del vector del atractor:
La aLLM señala el nuevo proyecto y vuelve constantemente a
él. Está en el vector del atractor principal. Esto
significa que la !fluctuación actual no está dirigida a
destruir la empresa, sino a llegar a esta nueva dirección en un
año. Pero esto es imposible, el colapso será
mañana y el nuevo proyecto dentro de un año.
-
Síntesis de una solución sólida:
Se duerme. Por la mañana, en la reunión, comunica su idea
nocturna sobre el nuevo proyecto. Alguien en la mesa dice:
"Hablemos
entonces con el cliente clave, expliquémosle que sí, hubo
una filtración, sí, despedimos al empleado,
démosle una parte de las acciones, colaboremos juntos, mire,
tenemos este proyecto prometedor".
Nació una solución sólida en la zona de acción del atractor principal.
Esta
solución no podría haber sido encontrada por el gestor de
crisis por separado ni por el bot aLLM. La solución
sólida es una propiedad emergente del sistema USER + aLLM.
La aLLM como indicador de vector
Básicamente,
la aLLM es una herramienta para que el USER obtenga un insight. No
tiene sentido intentar ejecutar todos sus consejos directamente. Es
como navegar en un yercio de vela todo el tiempo hacia donde sopla el
viento sin intentar maniobrar. El yate tiene velas, navegación
y, mediante el control de las velas, mantiene el rumbo en la
dirección correcta.
La
acción de los atractoros cambia, los patrones de los problemas
externos cambian. En la analogía del yate, la aLLM es
simplemente un indicador del viento.
Corrección:
Un yate siempre tiene un solo viento, mientras que en el caso de la
aLLM siempre actúan 2 o 3 atractoros principales, dependiendo de
en qué punto de la !cascada de Feigenbaum te encuentres.
Herramienta analítica s1/16
La
aLLM proporciona información para resolver la tarea actual
basándose en la visión actual de los patrones de la
situación. En la versión básica ofrecida en el
sitio web, no tokeniza las !ventanas de tiempo ni cuenta las !cascadas
de bifurcación. Estas funciones adicionales se pueden utilizar
con ella, pero en la actualidad el abanico de opciones de uso es muy
amplio. Para seleccionar las herramientas de análisis profundo
más demandadas se creó esta prueba beta. Sus comentarios
nos permitirán ensamblar un conjunto de las herramientas
más solicitadas e integrarlas con la aLLM sin saturar la
interfaz.
La herramienta adicional s1/16
(el analizador de patrones de ranuras según Saros 1/16) permite
realizar una tokenización preliminar de la nube de patrones
probables de la situación actual, basándose en la base de
datos de patrones anteriores.
Si
se dispone de una matriz de datos sobre situaciones de crisis
anteriores, en el caso de la empresa y la filtración de datos se
habría podido predecir con un año de antelación
que en la !ventana de tiempo T
se produciría una situación de crisis con un conjunto
determinado de patrones y tomar medidas de amortiguación de
antemano.
s1/16
es una herramienta independiente que no forma parte de la aLLM; se
puede aplicar tanto para el análisis directo por parte del
usuario como junto con la aLLM.
-----
Dato interesante:
La trama del pan que huye pertenece al índice folclórico
internacional de Aarne-Thompson-Uther (tipo ATU 2025 — «The
Fleeing Pancake» / «El panqueque fugitivo»).
