Le pregunté a @echen por qué Claude escribe (y programa) mucho mejor que otros modelos. Su respuesta: datos de entrenamiento de mayor calidad. La mayoría de la gente no entiende siquiera qué significa la calidad en este ámbito. Creen que basta con aplicar medidas para resolver un problema y obtener buenos datos, y eso es completamente erróneo. Déjame darte un ejemplo. Imagina que quisieras entrenar a un modelo para escribir un poema de ocho versos sobre la luna. ¿Qué lo convierte en un buen poema? Si no piensas a fondo en la calidad, te preguntarás: "¿Es esto un poema? ¿Tiene ocho versos? ¿Incluye la palabra luna?". ¿Cumples todos los requisitos? Entonces sí, claro, dices que es un gran poema. Pero eso es completamente diferente de lo que buscamos. Buscamos poesía ganadora del Premio Nobel. ¿Es esta poesía única? ¿Está llena de imágenes sutiles? ¿Te sorprende y te conmueve? ¿Te enseña algo sobre la naturaleza de la luz de la luna? ¿Interactúa con las emociones y te hace reflexionar? “Eso es lo que pensamos cuando pensamos en un poema de alta calidad”.
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