Amir Globerson
Usar un modelo de lenguaje como interrogador adversarial de otro para sacar a la superficie errores factuales que ninguno de los dos podría encontrar por sí solo.
El artículo de 2023 "LM vs LM" del grupo de Globerson estableció un protocolo de contrainterrogatorio: un modelo produce una afirmación, un segundo modelo formula preguntas de seguimiento diseñadas para sondear inconsistencias, y la afirmación original se marca si las preguntas de seguimiento fuerzan una contradicción. El planteamiento da al campo algo que le faltaba: un método de detección de factualidad que no requiere verdad de referencia etiquetada, no requiere acceder a los componentes internos del modelo y no requiere confiar en ninguno de los dos modelos por sí solo. El arco más largo de Globerson está en la teoría del aprendizaje automático, lo que da forma a cómo se lee el trabajo: evaluación de LLM como un problema de muestreo adversarial y geometría de la información, más que como un problema de ingeniería de prompts.