Qué significa en la práctica
Una alucinación ocurre cuando el modelo genera información que parece fiable sin apoyo suficiente en datos o fuentes.
Cuándo ayuda realmente la solución
Reducir alucinaciones es especialmente importante cuando la respuesta trata de hechos, documentos o datos cuya exactitud puede compararse con la fuente. El uso debe responder a un problema concreto, no solo a la disponibilidad de una nueva función.
Cómo preparar la implementación
La seguridad debe probarse con ejemplos difíciles y preparados deliberadamente. El modelo no debe ampliar sus propios permisos y los datos confidenciales deben separarse del contenido externo. En la práctica, conviene exigir la cita de un fragmento concreto, limitar la respuesta a los datos disponibles y transferir los casos inciertos a una persona.
Un límite que no debe ignorarse
Un tono más seguro no significa más veracidad, y el modelo puede combinar elementos verdaderos en una conclusión falsa. Por eso, antes de empezar hay que definir quién decide, las reglas de escalado y cómo detener la solución de forma segura.
Cómo comprobar el resultado
En este caso hay que medir el porcentaje de afirmaciones respaldadas por fuentes, los errores críticos, las negativas correctas y el tiempo necesario para verificar. El resultado debe compararse con la forma anterior de trabajar, separando los casos habituales de las excepciones difíciles.
