Los modelos de lenguaje de gran escala (LLM, por sus siglas en inglés) han evolucionado para procesar una amplia variedad de datos, desde múltiples idiomas hasta código de programación y problemas matemáticos. Investigadores del MIT han descubierto que estos modelos comparten similitudes con el cerebro humano al integrar información semántica de diferentes modalidades en un “centro” generalizado. Por ejemplo, un LLM cuyo idioma dominante es el inglés utilizará este lenguaje como medio central para procesar entradas en otros idiomas o razonar sobre aritmética y código.

Además, los científicos demostraron que es posible intervenir en este centro semántico utilizando texto en el idioma dominante del modelo para alterar sus salidas, incluso cuando procesa datos en otros lenguajes. Estos hallazgos podrían conducir al desarrollo de futuros LLMs más eficientes en el manejo de datos diversos.

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