LMDrive: Benchmarking Large Language Models as Autonomous Agents in Interactive Environments
¿Qué ocurre cuando un modelo de lenguaje deja de contestar y empieza a actuar como agente autónomo?
Muchos aún ven los LLMs como chatbots avanzados. Pero el verdadero reto surge al ponerlos en escenarios interactivos, donde cada decisión afecta el entorno.
LMDrive propone una referencia: medir la capacidad de estos modelos para razonar, aprender y actuar de forma autónoma en ambientes complejos.
La trampa habitual es suponer que un modelo con alto score en benchmarks lingüísticos transferirá el mismo rendimiento al mundo de la acción autónoma. La realidad es otra: mientras entienden bien textos, tropiezan cuando el contexto exige adaptabilidad, manejo de errores o interpretación dinámica de objetivos a largo plazo.
Lo relevante es que el benchmarking tradicional hoy es insuficiente. Necesitamos evaluar no sólo la salida del modelo, sino su capacidad de navegar entornos cambiantes, interactuar y corregir sus propios fallos.
¿Estamos midiendo a los LLMs bajo los parámetros correctos o subestimamos la complejidad de pensar y actuar simultáneamente?
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