Errores de Facticidad

Estrategia de mitigacion

1. Implementación de la Generación Aumentada por Recuperación (RAG) Integrar un sistema de recuperación externo que ancle las respuestas del Modelo de Lenguaje Grande (LLM) a bases de conocimiento confiables y actualizadas en tiempo real, garantizando la fundamentación fáctica y reduciendo la probabilidad de alucinaciones. 2. Refinamiento del Modelo y Curación de Datos Aplicar técnicas de *fine-tuning* (afinamiento) e *instruction tuning* utilizando conjuntos de datos altamente curados, validados y específicos del dominio para minimizar la generación de información errónea inherente al modelo o debida a datos de entrenamiento deficientes. 3. Establecimiento de Mecanismos de Validación y Supervisión Humana Incorporar un proceso de "humano-en-el-bucle" (*Human-in-the-Loop*) y algoritmos de verificación de hechos (fact-checking) posteriores a la generación para auditar el contenido, detectar y corregir imprecisiones antes de su divulgación en escenarios de misión crítica.