Se ha configurado un LLM para generar código en el lenguaje Hyperlambda, donde cada invocación de función se verifica contra un conjunto conocido de funciones existentes durante la ejecución. Si el modelo intenta llamar a una función inexistente, el sistema reintenta automáticamente la generación hasta dos veces adicionales antes de devolver un error.

  • El enfoque se integra en los "puntos finales de generación de código" como un proceso de 10 ms, lo que hace que la prevención de alucinaciones sea completamente automática.
  • Este bucle de verificación resultó en un aumento de casi 10 puntos porcentuales en la puntuación de evaluación del LLM.
  • Aunque el modelo no puede alucinar funciones o conceptos inexistentes, aún puede alucinar intenciones, como consultar la base de datos incorrecta.

Este método garantiza que el código generado es sintácticamente válido por construcción, mejorando significativamente la fiabilidad en tareas de generación automática de código.