LLM hallucination ocurre cuando un modelo de lenguaje produce información factualmente incorrecta o fabricada con alta confianza. Las causas principales son:
- Ruido en el entrenamiento: Datos fuente inexactos o de baja calidad.
- Lacunas de conocimiento: El modelo carece de exposición a hechos específicos.
- 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.