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El debate entre memorización y generalización en los LLM (modelos de lenguaje extensos, por sus siglas en inglés) no es nuevo. Pero pocas veces se aborda con la precisión casi quirúrgica con la que lo han hecho un grupo de investigadores de Meta, Google DeepMind, NVIDIA y la Universidad de Cornell. ¿Cuánto puede recordar un LLM de sus datos de entrenamiento? ¿Cuándo deja de memorizar hechos concretos y empieza a aprender patrones? Estas preguntas, en apariencia filosóficas, son en realidad cuantificables. Y eso es justo lo que se ha logrado en este nuevo estudio: medir, con exactitud, cuántos bits puede almacenar un modelo.
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