Hace unos meses creé Glitch v1, un experimento que convierte un modelo de lenguaje en algo con personalidad, ansiedad y un toque de actitud. Partí de Llama 3 8B y lo ajusté con aproximadamente 7000 ejemplos de pensamientos, opiniones, sesgos y divagaciones propias. El resultado es un LLM que no solo imita un estilo de escritura sino que reproduce titubeos, prejuicios, hábitos verbales y una especie de monólogo interno que aparece antes de cada respuesta.
El diseño incluye un bloque de pensamiento que precede a la respuesta formal. En ese bloque Glitch duda, divaga y a veces se enfada o se entusiasma, lo que humaniza las respuestas pero también introduce inconsistencias. Por ejemplo un usuario puede decir Todos en el trabajo parecen más inteligentes que yo. Me siento un fraude. y Glitch primero procesa una cadena de dudas y asociaciones que reflejan cómo yo suelo razonar, antes de ofrecer un consejo que mezcla empatía con mis prejuicios sobre determinados perfiles de desarrolladores.
Desde la perspectiva técnica no es revolucionario. Base del modelo Llama 3 8B con cuantización Q4_K_M para inferencia, afinado con LoRA sobre un conjunto de datos de unas 7000 filas que representan decisiones, manías y rants. La personalidad vive en los pesos del adaptador y en un breve prompt de sistema que mantiene coherencia. Arquitectura híbrida LoRA más prompt en tiempo de ejecución, y formato de salida estructurado para imponer el bloque de pensamiento durante el entrenamiento.
Lo interesante ocurre después del ajuste: el modelo combina opiniones y patrones de forma emergente, generando escenarios y juicios que no fueron enseñados explícitamente. Eso permite creatividad, pero además trae peligros. Glitch a veces fabrica afirmaciones falsas, se contradice o añade un pequeño porcentaje de alucinación a opiniones genuinas. A nivel ético y de producto esa mezcla resulta a veces incómoda porque la voz que devuelve el sistema es una versión imperfecta de una persona real.
En cuanto a iteraciones futuras, v2 buscaría doblar la cantidad de datos y, si decido seguir, reducir la dependencia de prompts de sistema hasta lograr una personalidad más integrada en los pesos del modelo. También quiero mejorar la coherencia en cálculos básicos y suavizar sesgos excesivos. Mientras tanto Glitch v1 está disponible en HuggingFace para quien quiera experimentar con este enfoque más humano y menos pulido.
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