Cuando los modelos generan salidas que suenan plausibles pero son factualmente incorrectas, surge una pregunta fundamental: ¿Las penalizaciones RLHF pueden realmente anular las estructuras interpretativas básicas que estamos intentando preservar? La verdadera incógnita aquí podría ser si estamos persiguiendo los objetivos de optimización equivocados por completo. Así que aquí está el ángulo práctico: ¿son factibles las funciones de pérdida que mantienen la integridad del andamiaje en el paradigma de entrenamiento actual, o estamos enfrentando restricciones estrictas que aún no hemos reconocido completamente? Vale la pena reflexionar sobre la mecánica antes de escalar más.