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Hola Tomas
Hay una parte del curso que no me quedó clara y al ver tus notas parece que has llegado a entenderlo. ¿Podrías explicarme cómo evitar las alucinaciones del LLM?
Traté de pedirle al LLM que tomara la información más relevante del ejemplo que dan en el curso y que luego generara una respuesta en base a esa información, pero seguía siendo incorrecta la respuesta. Creo que no he comprendido bien ese punto, por lo que te lo agradecería si me lo explicaras.
Hola!
Por lo que pude entender, las alucinaciones no son del todo evitables pero si son corregibles.
En el ejemplo que dan en el curso, quien nos habla propone que las alucinaciones son respuestas muy bien formuladas y que aparentemente responden a nuestra pregunta pero no son verdaderas; dice que para evitarlas podemos pedirle al LLM que “primero busque informacion relevante, luego conteste” pero si la informacion relevante no existe yo entiendo que la alucinacion persistira por lo tanto una solucion para el ejemplo podria ser: ““Cuéntame sobre el cepillo de dientes inteligente AeroGlide UltraSlim de Boie. primero busca en el catalogo de Boie y luego contestame, en caso de que el producto no este en el catalogo, simplemente contestame ‘producto no encontrado’.””
de esta manera en vez de haber una alucionacion nos dara una respuesta que sea verdad en caso de no existir el producto.
Las alucinaciones no son un fallo de LLM sino una limitacion, tenemos que tener en cuenta que es un modelo con miles de parametreos pero no tiene sentido comun ni piensa realmente por lo tanto si no encuentra la informacion pedida, no tiene suficiente contexto o simplemente no “entendió” nuestra pregunta aun asi dara una respuesta y probablemente esta respuesta parezca perfecta, pero mejor chequearlo por nosotros mismos primero ¿no?.
Espero poder haberte ayudado… saludos.
Muchas gracias, ahora me ha quedado más claro