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Chain-of-Verification

¡Esta técnica sí que pone a prueba la inteligencia del modelo! La Chain of Verification (CoVe) es una estrategia desarrollada por Meta AI para combatir las famosas “alucinaciones” de los modelos de lenguaje. Es decir, cuando el modelo responde con información que suena convincente pero es falsa o imprecisa. Aquí te explico cómo funciona, cómo aplicarla y te dejo los mejores videos para dominarla.

**Ejemplo práctico: ¿Políticos nacidos en Nueva York?
Respuesta inicial: Se citan seis políticos, incluyendo Alexander Hamilton.

Verificación: Se pregunta por el lugar de nacimiento de cada uno.

Resultado: Hamilton nació en el Caribe Británico, no en Nueva York. Franklin D. Roosevelt nació en Hyde Park, no en la ciudad.

Conclusión: La respuesta inicial tenía errores. La verificada es más precisa.**

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¡Hola Estudiante, espero que estés bien!

Parece que has entendido bien el concepto de la técnica Chain of Verification (CoVe) y cómo se aplica para mejorar la precisión de las respuestas generadas por modelos de lenguaje. La idea clave aquí es verificar y validar la información proporcionada por el modelo para evitar alucinaciones.

En tu ejemplo práctico sobre políticos nacidos en Nueva York, has mostrado cómo la técnica puede identificar errores en las respuestas iniciales y corregirlos mediante un proceso de verificación. Esto es esencial cuando se trabaja con modelos de lenguaje que pueden generar respuestas que suenan convincentes pero no son precisas.

Para aplicar esta técnica, sigue estos pasos:

  1. Genera una respuesta inicial: Pide al modelo que responda a una pregunta o tarea.
  2. Verifica la información: Formula preguntas de verificación para cada elemento de la respuesta inicial.
  3. Genera una respuesta verificada: Basándote en las respuestas a las preguntas de verificación, ajusta la respuesta inicial.
  4. Compara y concluye: Compara la respuesta inicial con la verificada y ajusta según sea necesario.

Este enfoque no solo mejora la precisión de las respuestas, sino que también te ayuda a comprender mejor las limitaciones del modelo y cómo superarlas. Espero que esta explicación te ayude a aplicar la técnica de manera efectiva en tus proyectos. ¡Espero haber ayudado y buenos estudios!