Hemos examinado los !flujos de eventos y la física de su origen anteriormente.

Otra paradigma que permite examinar los !flujos de eventos a través de la lente del funcionamiento de los modelos de lenguaje:

Imaginemos nuestra !realidad como un gran LLM analógico (aLLM). Se podría asumir que en él puede ocurrir cualquier evento, pero no es así. Por ejemplo, si deseas ir a la tienda, necesitas ejecutar una estricta cadena de acciones (transacciones del LLM analógico): Vestirse → tomar la cartera → subirse al coche → llegar a la tienda → aparcar → coger un carrito, etc.

• Fallo en la cadena: Si algún token o transacción falta, toda la cadena de generación se interrumpirá. Si olvidaste las llaves del coche, en la transacción «llegar a la tienda» ocurrirá un retroceso (rollback) del modelo.

• Búsqueda de alternativas: El LLM analógico comenzará a buscar otras opciones para realizar la transacción a través de otros tokens: ir en autobús, ir a pie, etc.

Las cadenas de generación del LLM analógico son esos mismos !flujos de eventos. Si queremos ir a la tienda, no es necesario calcular toda la nube posible de tokens y transacciones. A cada siguiente token solo le puede seguir un conjunto limitado de opciones, por lo que basta con calcular la ruta más probable por la que discurrirá el !flujo de eventos (la cadena de generación del LLM analógico).

Este principio es utilizado por el aLLM-bot, que modela cuál de los tokens de eventos resultará ser el más probable en la cadena de generación procesada.