Mate in one - Ponce, Ezequiel (2024)
Esta investigación explora cómo los grandes modelos de lenguaje pueden desarrollar habilidades de razonamiento a partir de datos de partidas de ajedrez, enfocándose en la predicción de jugadas de jaque mate en una. Se implementaron enfoques de Supervised Fine-Tuning (SFT) y Direct Preference Optimization (DPO) para mejorar el rendimiento en la tarea de predicción. El estudio evaluó la eficacia de diferentes representaciones de entrada y segmentó el dataset por niveles de Elo para reflejar distintas habilidades. Los resultados muestran un aumento significativo en la capacidad del modelo para predecir jugadas de jaque mate, logrando una mejora de hasta 370 veces respecto al rendimiento base. Estos hallazgos subrayan el potencial de los grandes modelos de lenguaje en el análisis estratégico y la resolución de problemas complejos.