Um LLM foi configurado para gerar código na linguagem Hyperlambda, onde cada invocação de função é verificada contra um conjunto conhecido de funções existentes durante a execução. Se o modelo tentar chamar uma função inexistente, o sistema tenta automaticamente a geração até duas vezes adicionais antes de retornar um erro.
- A abordagem se integra aos "endpoints de geração de código" como um processo de 10ms, tornando a prevenção de alucinações totalmente automática.
- Este loop de verificação resultou em um aumento de quase 10 pontos percentuais na pontuação de avaliação do LLM.
- Embora o modelo não possa alucinar funções ou conceitos inexistentes, ele ainda pode alucinar intenções, como consultar o banco de dados errado.
Este método garante que o código gerado é sintaticamente válido por construção, melhorando significativamente a confiabilidade em tarefas de geração automática de código.