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Textos sobre React, Node.js, TypeScript y AI. El cuerpo traducido se muestra cuando existe. Si no, ve el texto en inglés y una nota que lo dice.
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Funcionan solos, fallan en grupo: fragilidad contextual en tokens que superan una prueba de copiado aislado.
Prueba de ocho modelos de peso abierto para identificar tokens que se copian correctamente de forma aislada pero son descartados o modificados en contexto, con verificaciones de la geometría de los embeddings, la preservación de la tarea y el uso de herramientas.
32 min de lecturaTokens frágiles y sustitución silenciosa: una explicación geométrica de algunas alucinaciones
Algunas alucinaciones provienen de tokens dañados o frágiles que son reemplazados por vecinos cercanos antes de que comience el razonamiento. Ejemplos, tasas por modelo y una prueba sencilla.
7 min de lecturaDetener las alucinaciones del chatbot: RAG, búsqueda vectorial, fragmentación y medidas de control.
Una solución de diseño de sistema para un chatbot de soporte que crea políticas: RAG, embeddings y búsqueda ANN, tamaño de los fragmentos, prompts de anclaje, límites de contexto y monitoreo.
7 min de lecturaDiez formas de reducir las alucinaciones sin ajuste fino
Diez soluciones a nivel de sistema que reducen las alucinaciones de los LLM en un agente de comercio electrónico: mejor contexto, recuperación de información, grafos, herramientas, validación y evaluaciones, sin necesidad de ajuste fino.
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