Antes de empezar: la IA no «piensa», calcula La confusión más habitual entre quienes se acercan por primera vez a la inteligencia artificial es creer que hay alguien o algo razonando dentro del sistema. No es así. Un modelo de lenguaje o un sistema de visión por computador ejecuta operaciones matemáticas sobre números. Millones de […]
Waarom hallucinaties vergelijken en niet alleen ‘goede en slechte modellen’ Wanneer iemand vraagt naar de beperkingen van hallucinaties in LLM’s, is het nuttige antwoord niet ja of nee, maar een praktische vergelijking: welk model hallucineert minder bij welke taak, met welke technieken wordt het gemitigeerd en tegen welke prijs. Volgens de officiële documentatie van de […]
Por que comparar alucinações e não apenas ‘modelos bons e ruins’ Quando alguém pergunta sobre as limitações das alucinações em LLM, a resposta útil não é um sim ou não, mas uma comparação prática: qual modelo alucina menos em determinada tarefa, com quais técnicas isso é mitigado e a que custo. Segundo a documentação oficial […]
Perché confrontare le allucinazioni e non solo ‘modelli buoni e cattivi’ Quando qualcuno chiede quali siano i limiti delle allucinazioni nei LLM, la risposta utile non è un sì o un no, ma un confronto pratico: quale modello allucina meno a seconda del compito, con quali tecniche si mitiga e a quale costo. Secondo la […]
Warum Halluzinationen vergleichen und nicht nur „gute und schlechte Modelle» Wenn jemand nach den Grenzen von Halluzinationen bei LLMs fragt, ist die hilfreiche Antwort kein Ja oder Nein, sondern ein praktischer Vergleich: Welches Modell halluziniert bei welcher Aufgabe weniger, mit welchen Techniken wird das abgemildert und zu welchem Preis. Laut der offiziellen Dokumentation der wichtigsten […]
Pourquoi comparer les hallucinations et pas seulement « les bons et les mauvais modèles » Quand quelqu’un demande quelles sont les limites des hallucinations dans les LLM, la réponse utile n’est pas oui ou non, mais une comparaison pratique : quel modèle hallucine le moins selon telle ou telle tâche, avec quelles techniques on l’atténue […]
Why compare hallucinations and not just ‘good and bad models’ When someone asks about the limitations of hallucinations in LLMs, the useful answer is not a yes or no, but a practical comparison: which model hallucinates less depending on the task, which techniques mitigate it, and at what cost. According to the official documentation of […]
Waarom een hallucinatie niet «opgelost» wordt met een prompt Voordat je aan configuratie begint, is het verstandig een ongemakkelijke realiteit te accepteren: hallucinaties zijn geen bug die je met een strengere instructie wegneemt. Het zijn een emergent gedrag van de probabilistische werking van het model. Een LLM genereert het meest waarschijnlijke token gegeven een sequentie; […]
Por que uma alucinação não se «conserta» com um prompt Antes de mexer na configuração, convém aceitar uma realidade incômoda: as alucinações não são um bug que se elimina com uma instrução mais firme. São um comportamento emergente do funcionamento probabilístico do modelo. Um LLM gera o token mais provável dada uma sequência, não consulta […]
Voordat je code aanraakt: beslissingen die alles bepalen Een taalmodel integreren in een website begint niet met het installeren van een SDK. Het begint met het beantwoorden van drie vragen die de rest van de checklist bepalen: welke concrete taak lost het LLM op, waar wordt de inferentie uitgevoerd en wie draagt de kosten per […]
Perché un’allucinazione non si «aggiusta» con un prompt Prima di toccare la configurazione, conviene accettare una realtà scomoda: le allucinazioni non sono un bug che si elimina con un’istruzione più ferma. Sono un comportamento emergente del funzionamento probabilistico del modello. Un LLM genera il token più probabile data una sequenza, non consulta una base di […]
Antes de tocar código: decisões que condicionam tudo Integrar um modelo de linguagem em um site não começa instalando um SDK. Começa respondendo três perguntas que determinam o restante da checklist: qual tarefa concreta o LLM resolve, onde a inferência é executada e quem assume o custo por token. Se você não tem resposta fechada […]
Warum eine Halluzination nicht mit einem Prompt „behoben» wird Bevor man an der Konfiguration schraubt, sollte man eine unbequeme Realität akzeptieren: Halluzinationen sind kein Bug, der sich mit einer strengeren Anweisung beseitigen lässt. Sie sind ein emergentes Verhalten der probabilistischen Funktionsweise des Modells. Ein LLM generiert das wahrscheinlichste Token gegeben einer Sequenz, es konsultiert keine […]
Prima di toccare il codice: decisioni che condizionano tutto Integrare un modello linguistico in un sito web non inizia installando un SDK. Inizia rispondendo a tre domande che determinano il resto della checklist: quale compito specifico risolve l’LLM, dove viene eseguita l’inferenza e chi si assume il costo per token. Se non hai una risposta […]
Pourquoi une hallucination ne se « corrige » pas avec un prompt Avant de toucher à la configuration, il convient d’accepter une réalité inconfortable : les hallucinations ne sont pas un bug que l’on élimine avec une instruction plus ferme. Elles sont un comportement émergent du fonctionnement probabiliste du modèle. Un LLM génère le token […]
Bevor Sie Code anfassen: Entscheidungen, die alles bestimmen Die Integration eines Sprachmodells in eine Website beginnt nicht mit der Installation eines SDK. Sie beginnt mit der Beantwortung von drei Fragen, die den Rest der Checkliste bestimmen: Welche konkrete Aufgabe löst das LLM, wo wird die Inferenz ausgeführt und wer trägt die Kosten pro Token. Wenn […]
Why a hallucination can’t be «fixed» with a prompt Before touching configuration, it’s worth accepting an uncomfortable reality: hallucinations are not a bug that gets eliminated with a firmer instruction. They are an emergent behavior of the model’s probabilistic functioning. An LLM generates the most probable token given a sequence; it doesn’t consult a database […]
Avant de toucher au code : les décisions qui conditionnent tout Intégrer un modèle de langage dans un site web ne commence pas par l’installation d’un SDK. Cela commence par répondre à trois questions qui déterminent le reste de la checklist : quelle tâche concrète le LLM résout, où l’inférence s’exécute et qui assume le […]
Before touching code: decisions that shape everything Integrating a language model into a website doesn’t start with installing an SDK. It starts by answering three questions that determine the rest of the checklist: what specific task the LLM solves, where inference runs, and who bears the cost per token. If you don’t have a firm […]
Wanneer een bedrijf besluit een taalmodel in zijn dagelijkse bedrijfsvoering op te nemen, is de eerste vraag zelden technisch. Bijna altijd is het een economische vraag: is de gratis versie genoeg of moet ik betalen? Het korte antwoord is dat het afhangt van het volume, het type gegevens dat je wilt verwerken en hoeveel het […]
