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Alucinación LLM

LLM hallucination ocurre cuando un modelo de lenguaje produce información factualmente incorrecta o fabricada con alta confianza. Las causas principales son:

  1. Ruido en el entrenamiento: Datos fuente inexactos o de baja calidad.
  2. Lacunas de conocimiento: El modelo carece de exposición a hechos específicos.
  3. Ambigüedad en el aviso: Consultas de usuario vagas o contradictorias.

Mitigación a través de mejores datos:

Proporcionar a los modelos conjuntos de datos más limpios y representativos—raspados de manera confiable a través de IP móviles rotativas Proxied—reduce el ruido y mejora la fundamentación fáctica. Combina los pipelines de datos basados en proxy con pasos de verificación posterior al entrenamiento para frenar las alucinaciones.

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