Jesse Dodge
Qué tiene que contener un artículo sobre un modelo de lenguaje para que otro laboratorio pueda verificar el resultado.
Antes del trabajo de Dodge, la mayoría de las publicaciones sobre eficiencia de LLM comparaban resultados obtenidos en condiciones incompatibles: distintos presupuestos de búsqueda de hiperparámetros, distintas variantes de conjuntos de datos, pasos de normalización no documentados que hacían engañosas las cifras de comparación directa. El estándar de reporte "Show Your Work" que formuló e impulsó en NeurIPS y ACL como requisito de revisión convirtió la reproducibilidad de una convención en una exigencia aplicable. El mismo instinto impulsa su trabajo sobre Green AI: reportar no solo exactitud, sino coste computacional, porque el «porcentaje correcto» no es un número comparable entre laboratorios sin ese dato.