El LLM de una empresa produce salidas alucinadas (incorrectas). ¿Qué acción puede reducir las alucinaciones durante la inferencia?

Disminuir el parámetro de inferencia de temperatura para el modelo es la acción más efectiva para reducir las alucinaciones. La temperatura controla la aleatoriedad de las respuestas del modelo. Una temperatura más baja (cercana a 0) hace que el modelo sea más determinista y conservador, seleccionando las palabras con mayor probabilidad y reduciendo la creatividad y, por ende, las alucinaciones. Configurar Agents for Amazon Bedrock para supervisar el entrenamiento del modelo no es relevante para reducir alucinaciones durante la inferencia; los agentes se usan para tareas complejas y orquestación. Utilizar el preprocesamiento de datos y eliminar datos que causen alucinaciones es una buena práctica general, pero no aborda directamente la propensión del modelo a alucinar durante la generación de texto. No existe un modelo fundacional "entrenado para no alucinar"; la reducción de alucinaciones es un desafío continuo que se aborda mediante diversas técnicas, incluida la configuración de parámetros de inferencia.