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Calculadora de Riesgo de Alucinación IA

Calcula la probabilidad de alucinaciones de IA basándote en el tipo de tarea, configuración del modelo, estado de RAG e ingeniería de prompts. Obtén recomendaciones prácticas para reducir el riesgo de fabricación en tus aplicaciones LLM.

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¿Qué Tan Probable Es Que Tu IA Alucine?

La alucinación de IA—cuando los modelos generan información que suena plausible pero es factualmente incorrecta—es uno de los mayores desafíos al desplegar LLMs. La investigación muestra que las tasas de alucinación varían dramáticamente según el tipo de tarea, tamaño del modelo, configuración de temperatura y si se usa generación aumentada por recuperación (RAG). Nuestra calculadora estima el riesgo de alucinación basándose en factores de investigación revisados por pares.

Entendiendo el Riesgo de Alucinación de LLM

El riesgo de alucinación depende de múltiples factores: tipo de tarea (Q&A factual tiene mayor riesgo que escritura creativa), especificidad del dominio (temas nicho ven más fabricación), configuración del modelo (temperatura, tamaño) y estrategias de mitigación (RAG, ingeniería de prompts). Esta calculadora combina estos factores usando modelado de riesgo ponderado.

Cálculo de Riesgo

Riesgo = Σ(Factor × Peso) × (1 - Reducción RAG)

¿Por Qué Evaluar el Riesgo de Alucinación?

Decisiones de Despliegue

Casos de uso de alto riesgo (médico, legal, financiero) requieren más salvaguardas. Conoce tu riesgo antes de ir a producción.

Optimización de Configuración

Pequeños cambios en temperatura o prompting pueden reducir significativamente las tasas de alucinación sin sacrificar calidad.

Justificación de Inversión en RAG

La implementación de RAG es costosa. Cuantifica la reducción de riesgo para justificar la inversión en ingeniería.

Gestión de Confianza del Usuario

Establece expectativas apropiadas del usuario. Las salidas de alto riesgo necesitan avisos de verificación y revisión humana.

Cómo Usar Esta Calculadora

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Preguntas Frecuentes

Las alucinaciones ocurren porque los LLMs están entrenados para generar texto plausible, no para verificar precisión factual. No tienen mecanismo para distinguir lo que 'saben' de lo que están generando. Los vacíos en datos de pre-entrenamiento, la compresión durante el entrenamiento y la naturaleza probabilística de la predicción de tokens contribuyen. La investigación reciente muestra que la alucinación es una propiedad inherente de los LLMs, no un bug a corregir.