Philip S. Yu
Tender un puente entre cuatro décadas de metodología de minería de datos y la pregunta de cómo evaluar grandes modelos de lenguaje sin reinventar técnicas que el campo ya tiene.
El registro publicado de Yu cubre buena parte de lo que cuenta como minería de datos desde que el campo tuvo ese nombre: minería de flujos, descubrimiento de patrones secuenciales, grafos de conocimiento, detección de anomalías, producido durante su larga etapa en IBM Research y continuado luego en UIC, con varios cientos de patentes por el camino. Su coautoría de "A Survey on Evaluation of LLMs" se lee como el encuentro panorámico de esa trayectoria con la literatura de evaluación de LLM: muchas de las preguntas estadísticas y metodológicas que afronta la evaluación actual de LLM ya han sido respondidas, parcialmente, por técnicas desarrolladas hace décadas para problemas similares sobre datos a menor escala. Leerlo es una forma de descubrir que algunos métodos de evaluación actualmente «novedosos» son redescubrimientos.