1. Las alucinaciones o información falsa generada por modelos de IA pueden ser un problema importante para las empresas que desean utilizar la tecnología.
2. La generación aumentada de recuperación (RAG) es un enfoque técnico que tiene como objetivo eliminar las alucinaciones proporcionando contexto para que el modelo de IA genere información precisa.
3. Si bien el RAG puede resultar beneficioso en determinados escenarios, tiene limitaciones y su implementación a escala puede resultar costosa. Se necesita más investigación para mejorar la eficacia de RAG para abordar los problemas alucinatorios de la IA.
Las alucinaciones o imprecisiones son un problema común con los modelos de IA generativa, que esencialmente predicen datos basados en un esquema privado. Esto puede generar problemas importantes para las empresas que intentan integrar esta tecnología en sus operaciones. Por ejemplo, la IA generativa de Microsoft alguna vez inventó los asistentes a reuniones y sugirió discusiones que nunca tuvieron lugar.
Para abordar este problema, algunos proveedores de IA generativa abogan por una solución técnica llamada generación aumentada de recuperación (RAG). Este enfoque, iniciado por el científico de datos Patrick Lewis, implica recuperar documentos relevantes para proporcionar contexto adicional para que el modelo genere respuestas más precisas.
Aunque RAG puede ayudar a reducir las alucinaciones y aumentar la transparencia en las respuestas generadas por la IA, no es infalible. La tecnología es más efectiva en escenarios con uso intensivo de conocimiento donde los documentos relevantes pueden identificarse fácilmente mediante búsquedas de palabras clave. Sin embargo, las tareas que requieren un uso intensivo de razonamiento, como la codificación y las matemáticas, presentan más desafíos a la hora de recuperar documentos relevantes y generar respuestas precisas.
La implementación de RAG también conlleva su propio conjunto de limitaciones y costos, particularmente en términos del hardware necesario para almacenar y procesar los documentos recuperados. Los esfuerzos de investigación en curso se centran en mejorar la capacitación de modelos para hacer un mejor uso de los documentos recuperados de RAG, particularmente para tareas de generación más abstractas. En última instancia, si bien RAG puede ayudar a mitigar las alucinaciones en los modelos de IA generativa, no es una solución única para todos los desafíos de la IA.
