El desarrollo de aplicaciones basadas en modelos de lenguaje natural (LLM) enfrenta riesgos poco evidentes que pueden afectar su desempeño y seguridad. Entender estos factores resulta relevante para quienes trabajan en prototipos o productos finales que integran esta tecnología.
Riesgos asociados a las aplicaciones con LLM
- Sesgos internos y resultados inesperados: Los modelos pueden generar respuestas influenciadas por datos entrenados, lo que no siempre es evidente durante las pruebas iniciales.
- Vulnerabilidades en seguridad: Existen posibilidades de explotación o ataques que aprovechan la naturaleza dinámica de los modelos para inducir comportamientos no deseados.
- Limitaciones en la interpretación: Las aplicaciones pueden presentar dificultades para manejar contextos complejos o situaciones no previstas en el diseño.
Consideraciones para mitigar riesgos
- Atender aspectos relacionados con la revisión y prueba constante, contemplando escenarios variados.
- Evaluar medidas de seguridad específicas para el entorno donde se despliega la aplicación.
- Monitorear el rendimiento y funcionamiento para detectar posibles anomalías.
Estas consideraciones ofrecen un marco referencial para evaluar riesgos en apps con LLM y favorecer una gestión informada de sus potenciales dificultades.