Razonamiento Lógico Limitado

Estrategia de mitigacion

1. Implementación de la Generación Aumentada por Recuperación (GAR/RAG) Anclar la generación de respuestas del Modelo de Lenguaje de Gran Escala (LLM) a bases de conocimiento externas, verificadas y en tiempo real. Esta estrategia garantiza que las salidas se fundamenten en evidencia fáctica y datos confiables, reduciendo la dependencia del conocimiento interno preentrenado y mitigando significativamente la generación de información objetivamente incorrecta o inválida. 2. Ajuste Fino (Fine-Tuning) y Rigor en la Calidad de los Datos de Entrenamiento Realizar el ajuste fino del LLM en conjuntos de datos rigurosamente depurados, específicos del dominio de aplicación y de alta calidad. Este proceso permite alinear el comportamiento del modelo con la jerga y los hechos especializados del sector, mejorando la precisión contextual y reduciendo la probabilidad de generalizaciones excesivas o la reproducción de información sesgada o inconsistente presente en los datos de preentrenamiento masivos. 3. Integración de Técnicas de Razonamiento Explícito y Calibración de Confianza Aplicar técnicas avanzadas de *prompting*, como el Razonamiento de Cadena de Pensamiento (*Chain-of-Thought*), para obligar al modelo a desglosar su proceso lógico y de inferencia paso a paso. Conjuntamente, implementar mecanismos de verificación de consistencia y de puntuación de confianza que permitan al LLM identificar y abstenerse de generar una respuesta cuando su certeza interna sea baja, previniendo la emisión de alucinaciones con aparente plausibilidad.