Los modelos lingüísticos, como los grandes modelos lingüísticos (LLM), desempeñan un papel cada vez más central en las aplicaciones de inteligencia artificial (IA). Sin embargo, estos modelos no están exentos de limitaciones, entre las que la alucinación está resultando ser una de las más preocupantes. Por ejemplo, ChatGPT se enfrenta a importantes problemas con las alucinaciones, ya que a veces produce información incorrecta aunque parezca coherente y plausible.

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Pero, ¿cómo se define "alucinación" en inteligencia artificial? Aunque técnicamente una alucinación se define por un error matemático, en realidad se trata de un concepto bastante sencillo: la alucinación en LLM se produce cuando un modelo genera información inexacta o no fundamentada, dando la ilusión de un conocimiento o comprensión profundos donde no los hay. Este fenómeno pone de manifiesto los complejos retos asociados al entrenamiento de modelos, pero también a la construcción de conjuntos de datos completos y complejos y, por extensión, a la anotación de datos (es decir, la asociación de metadatos o etiquetas a datos no estructurados), datos utilizados para el entrenamiento de modelos.

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Los investigadores trabajan activamente para comprender y mitigar estas alucinaciones (y sobre todo para limitar su impacto en las aplicaciones reales de la inteligencia artificial), adoptando diversos enfoques para mejorar los modelos y reducir los sesgos.

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💡 Al dar forma a los datos utilizados para el aprendizaje, los conjuntos de datos y la anotación influyen directamente en la precisión y fiabilidad de los resultados producidos por los LLM. En este artículo, ¡compartimos un punto de vista sobre este tema!

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¿Cuáles son las posibles causas de las alucinaciones LLM?

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Las causas de las alucinaciones en los LLM (grandes modelos lingüísticos) pueden atribuirse a varios factores, principalmente relacionados con errores de anotación. Se manifiestan como respuestas incoherentes o incorrectas en cuanto a los hechos. Son principalmente el resultado de la forma en que se entrena un modelo y de sus limitaciones intrínsecas. Varios estudios han explorado las causas de las alucinaciones de los LLM, demostrando que estos fenómenos son inevitables para cualquier LLM computable. He aquí algunas de estas causas:

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• Datos de entrenamiento insuficientes o sesgados

Los LLM se entrenan con grandes conjuntos de datos textuales de Internet y otras fuentes. Si estos datos de entrenamiento contienen información incorrecta, sesgada o incoherente, el modelo puede aprender y reproducir estos errores, dando lugar a alucinaciones.

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• Generalización excesiva

Los LLM tienden a generalizar la información a partir de los datos de entrenamiento. A veces, esta generalización puede ir demasiado lejos, lo que conduce a la generación de contenidos plausibles pero incorrectos. Esta extrapolación incorrecta es una forma de "alucinación".

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• Falta de contexto o de comprensión del mundo real

Los LLM no tienen una comprensión intrínseca del mundo real. Se limitan a manipular secuencias de palabras basándose en probabilidades estadísticas. En ausencia de un contexto adecuado, pueden generar respuestas que parecen lógicas pero que están desconectadas de la realidad.

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• Complejidad de las preguntas formuladas

Las preguntas complejas o ambiguas pueden desbordar la capacidad del modelo para dar respuestas correctas. El modelo puede entonces rellenar los huecos con información inventada, lo que da lugar a alucinaciones.

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• Límites de capacidad de la memoria del modelo

Los LLM tienen límites en cuanto a la cantidad de información que pueden procesar y retener en un momento dado. Cuando tienen que manejar información compleja o extensa, pueden perder detalles esenciales, lo que da lugar a respuestas incoherentes o incorrectas (¡pero con toda la confianza del mundo!).

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• Problemas de alineación

Los LLM no siempre están perfectamente alineados con las intenciones de sus usuarios o los objetivos para los que se despliegan. Esta desconexión puede dar lugar a respuestas inadecuadas o incorrectas.

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• Influencia de los modelos preexistentes

Los LLM pueden estar influidos por uno (o varios) patrones lingüísticos preexistentes y estructuras oracionales comunes en los datos de entrenamiento. Esto puede dar lugar a sesgos sistemáticos en las respuestas, incluidas las alucinaciones.

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💡 Comprender estas causas es clave para mejorar la fiabilidad y precisión de los LLM, así como para desarrollar técnicas que mitiguen el riesgo de alucinaciones.

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¿Cómo influyen los conjuntos de datos y su anotación en el rendimiento de los modelos de lenguaje natural?

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Los LLM se basan en conjuntos de datos masivos para aprender a generar texto de forma coherente y pertinente. Sin embargo, la calidad, precisión y pertinencia de estas anotaciones determinan directamente el rendimiento del modelo. A continuación se exponen los dos aspectos principales de un producto de inteligencia artificial en los que influyen los conjuntos de datos utilizados para entrenar los modelos:

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Coherencia de las respuestas

Cuando los datos están rigurosamente anotados, el modelo puede establecer vínculos más precisos entre entradas y salidas, mejorando su capacidad de generar respuestas coherentes y precisas.

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A la inversa, los errores o incoherencias en la anotación pueden introducir sesgos, ambigüedad o información incorrecta, lo que puede llevar al modelo a producir resultados erróneos, o incluso a "alucinar" información que no está presente en los datos de entrenamiento.

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Capacidad de generalización

La influencia de la anotación de datos también se aprecia en la capacidad del modelo para generalizar a partir de los ejemplos que ha visto durante el entrenamiento. Una anotación de alta calidad ayuda al modelo a comprender los matices del lenguaje, mientras que una anotación deficiente puede limitar esta capacidad y degradar el rendimiento, sobre todo en contextos en los que la precisión es crucial.

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¿Cuál es el impacto de las alucinaciones de los LLM en las aplicaciones reales de la Inteligencia Artificial?

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Las alucinaciones de los LLM pueden comprometer seriamente la fiabilidad de las aplicaciones de IA en las que se integran estos modelos. Cuando los LLM generan información incorrecta o sin fundamento, esto puede provocar graves errores en las decisiones automatizadas o asistidas por IA.

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Esto es especialmente cierto en ámbitos sensibles como la sanidad, las finanzas y el derecho. Una pérdida de fiabilidad puede reducir la confianza de los usuarios en estas tecnologías, limitando su adopción y utilidad.

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Consecuencias para la salud

En el ámbito médico, por ejemplo, las alucinaciones LLM pueden dar lugar a diagnósticos incorrectos o a recomendaciones de tratamiento inadecuadas.

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Si un modelo LLM genera información médica que parece verosímil pero es incorrecta, esto podría tener graves consecuencias para la salud de los pacientes, o incluso poner en peligro su vida. Por tanto, la adopción de estas tecnologías en el sector sanitario depende en gran medida de la capacidad de minimizar estos riesgos.

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Riesgos en el sector financiero

En el sector financiero, las alucinaciones LLM pueden llevar a tomar decisiones incorrectas basadas en información inexacta. Esto podría dar lugar a malas estrategias de inversión, evaluaciones de riesgo incorrectas, filtraciones de seguridad de datos o incluso fraudes.

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Por tanto, las entidades financieras deben estar especialmente atentas cuando utilicen LLM y asegurarse de que los datos utilizados por estos modelos son fiables y están correctamente anotados. De ahí que este sector sea especialmente prolífico desde el punto de vista reglamentario.

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Cuestiones éticas y jurídicas

Las alucinaciones de los LLM también plantean problemas éticos y legales. Por ejemplo, si un modelo LLM genera información difamatoria o engañosa, podría dar lugar a acciones legales por difamación o difusión de información falsa.

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Además, la capacidad de los LLM para generar alucinaciones plantea retos en términos de transparencia y responsabilidad, sobre todo en contextos en los que las decisiones automatizadas pueden tener un impacto directo sobre las personas.

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Impacto en la experiencia del usuario

Las alucinaciones también pueden degradar la experiencia del usuario en aplicaciones más comunes, como los asistentes virtuales o los chatbots. Si estos sistemas proporcionan información incorrecta o incoherente, los usuarios pueden perder rápidamente la confianza y dejar de utilizar estas tecnologías. Además, esto puede provocar una mayor frustración entre los usuarios, que pueden sentirse engañados por las respuestas incorrectas.

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Influencia en la reputación corporativa

Las empresas que despliegan aplicaciones de IA basadas en LLM también deben ser conscientes de cualquier impacto potencial en su reputación. Si un modelo LLM utilizado por una empresa empieza a generar alucinaciones frecuentes, esto puede dañar la imagen de la marca y reducir la confianza de los clientes.

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💡 La gestión proactiva de estos riesgos es, por tanto, esencial para mantener una reputación positiva y garantizar el futuro a largo plazo de la empresa en un mercado cada vez más competitivo.

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¿Cómo se detectan las alucinaciones en LLM?

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La detección de alucinaciones en grandes modelos lingüísticos (LLM) es un reto complejo debido a la propia naturaleza de las alucinaciones, que implican la generación de contenidos verosímiles pero incorrectos o sin fundamento. Sin embargo, se pueden utilizar varios enfoques para identificar estos errores.

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Utilización de modelos de comprobación cruzada

Un método consiste en utilizar varios modelos LLM para comprobar las respuestas generadas. Si diferentes modelos producen respuestas divergentes a la misma pregunta o contexto, esto puede indicar la presencia de una alucinación. Este enfoque se basa en la idea de que es menos probable que las alucinaciones sean coherentes entre distintos modelos.

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Comparación con fuentes fiables de conocimiento

Las alucinaciones LLM pueden detectarse comparando las respuestas LLM con bases de datos o fuentes de conocimiento fiables y bien establecidas. Las alucinaciones pueden detectarse cuando las respuestas generadas por el modelo contradicen estas fuentes. Este método es especialmente útil en campos en los que se requieren datos precisos, como la medicina o el derecho.

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Análisis de los modelos de confianza

Los modelos LLM también pueden estar equipados con mecanismos internos de evaluación de la confianza para cada respuesta que generan. Las respuestas generadas con baja confianza pueden ser sospechosas y requerir una verificación adicional. Esto permite centrarse específicamente en las salidas del modelo que tienen más probabilidades de ser alucinaciones.

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¿Cómo se pueden corregir las alucinaciones en LLM?

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Una vez detectadas las alucinaciones, pueden ponerse en marcha una serie de estrategias para corregir o minimizar su aparición.

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Anotación de datos y conjuntos de datos mejorados

Como ya se ha dicho, la calidad de la anotación de datos es fundamental. Mejorar esta calidad, garantizando que las anotaciones sean precisas, coherentes y completas, puede reducir la probabilidad de que se generen alucinaciones. También es esencial que los conjuntos de datos anotados sean revisados periódicamente por expertos.

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Ajuste del modelo con datos de corrección

Las alucinaciones identificadas pueden utilizarse para perfeccionar el modelo. Proporcionando al LLM ejemplos de sus errores y las correcciones adecuadas, el modelo puede aprender a evitar este tipo de desviaciones en el futuro. Este método de aprendizaje por corrección es una forma eficaz de mejorar el rendimiento del modelo.

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Incorporación de reglas de validación

Incorporar reglas de validación específicas, que comprueben la verosimilitud de las respuestas en función del contexto o de hechos conocidos, también puede limitar las alucinaciones. Estas reglas pueden programarse para interceptar y revisar la salida antes de que se presente al usuario final.

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Conclusión

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Las alucinaciones LLM representan un reto importante para la fiabilidad y eficacia de las aplicaciones de inteligencia artificial. Al centrarse en anotación de datos y la mejora continua del modelo, es posible reducir estos errores y garantizar que los LLM ofrezcan resultados más precisos y fiables.

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A medida que las aplicaciones de la IA siguen desarrollándose, es extremadamente importante reconocer y mitigar los riesgos asociados a las alucinaciones para garantizar beneficios sostenibles y responsables para las empresas de todos los sectores.