Semantic Entropy: Un enfoque probabilístico para detectar confabulaciones en LLMs
La investigación reciente de Farquhar, Kossen, Kuhn y Gal (Universidad de Oxford, 2024) representa un avance significativo en la detección de alucinaciones en modelos de lenguaje de gran escala.
Contribución principal
El paper propone utilizar entropía semántica como métrica para cuantificar la incertidumbre epistémica del modelo. A diferencia de enfoques previos basados en entropía léxica, este método evalúa la variabilidad del significado entre múltiples generaciones, no solo la distribución de tokens.
Relevancia metodológica
La técnica presenta tres ventajas fundamentales:
- Invarianza semántica: Agrupa respuestas equivalentes en significado mediante modelos de bi-direccionalidad
- Detección temprana: Identifica confabulaciones antes de la generación completa
- Aplicabilidad general: Funciona sin reentrenamiento del modelo base
Próxima publicación
Desarrollaré un análisis técnico completo incluyendo:
- Formalización matemática accesible del método
- Comparativa con técnicas de calibración alternativas
- Implementación reproducible con evaluación empírica
Publicación prevista: Primera semana de noviembre 2025.