Falso Recuerdo de Información Memorizada

Estrategia de mitigacion

1. Implementación de la Generación Aumentada por Recuperación (RAG) Este enfoque prioriza anclar la respuesta del Modelo de Lenguaje Grande (LLM) a fuentes de conocimiento externas, confiables y verificadas (como bases de datos vectoriales o documentación de dominio específico). Su aplicación reduce drásticamente la probabilidad de alucinaciones al obligar al modelo a fundamentar sus afirmaciones en evidencia recuperada en tiempo real en lugar de depender únicamente de la información memorizada durante su entrenamiento. 2. Aplicación de Técnicas Avanzadas de Ingeniería de *Prompts* Utilizar metodologías como el *Chain-of-Thought* (Encadenamiento de Pensamiento) o el diseño de *prompts* con instrucciones de verificación explícitas. Esto guía al LLM a seguir un proceso de razonamiento estructurado y a autoevaluar su lógica paso a paso, previniendo así la generación de contenido ilógico o infundado. También se recomienda ajustar parámetros como la temperatura (a valores bajos) para fomentar respuestas más deterministas y menos especulativas. 3. Establecimiento de un Bucle de Supervisión y Validación Humana En entornos críticos y de alto riesgo (financiero, legal, médico), se requiere un mecanismo de "humano-en-el-bucle" para la validación de las salidas generadas por el LLM. Esta práctica debe complementarse con rigurosos mecanismos automatizados de comprobación de hechos y umbrales de confianza para detectar y marcar aquellas respuestas que requieran una revisión de experto antes de su publicación o uso.