🧠 ALUCINACIONES: de la IA
📰 Por Rubik Tech Magazine – Edición 2025
2025 debía ser el año de la confiabilidad absoluta. Con la llegada de modelos “avanzados” como ChatGPT-5, Gemini 2.5 Pro y Claude 3.5, la promesa fue más contexto, menos errores y razonamiento sólido. Sin embargo, el día a día de desarrolladores y creadores cuenta otra historia: más alucinaciones, más desvíos y respuestas menos satisfactorias en programación y generación de imágenes. ¿Qué cambió? ¿Alucina la IA… o también alucinamos nosotros con nuestras expectativas?
La alucinación de la IA: el espejismo convincente
Los modelos actuales están optimizados para la plausibilidad, no para la verificación estricta. Por eso, cuando no encuentran una base factual limpia, completan con inferencias verosímiles. El resultado:
- Código con funciones o librerías inventadas.
- Texto que cita papers/casos inexistentes con detalles creíbles.
- Imágenes que contradicen el prompt o mezclan estilos sin sentido.
- Conversación que “recuerda” cosas que nunca dijiste en ese hilo.
No “mienten”; predicen. Su objetivo es sonar coherentes, incluso si eso las empuja a conjeturar.
La alucinación del usuario: la memoria idealizada
Tampoco somos inocentes. Los power users solemos recordar versiones anteriores como si hubieran sido perfectas. La frustración actual amplifica el desencanto: “antes me entendía mejor”, “antes las imágenes salían más fieles”. Es una alucinación inversa: la memoria de una perfección que nunca fue total.
¿Qué cambió en todas a la vez?
En los últimos meses, muchos reportan un patrón común: más latencia, más dispersión y más ruido de contexto. Posibles causas:
- Contextos gigantes → más probabilidad de mezclar lo relevante con lo irrelevante.
- Memorias persistentes → arrastre de “residuos” de otras sesiones.
- Ajuste con datos de usuarios → si el feedback no está curado, amplifica sesgos/errores.
- Optimización por fluidez → parecer humano se prioriza sobre exactitud.
¿Más grande es mejor? La paradoja del 2025
Más parámetros y más contexto no garantizan precisión. A veces agrandan el espacio para que se cuele el error. La alternativa que gana fuerza: modelos pequeños, rápidos y especializados, orquestados según la tarea, con datos de entrenamiento curados y límites de contexto bien definidos.
Modelos pequeños recomendados para fine-tuning e integración
Si tu objetivo es estabilidad, velocidad y menos alucinaciones dentro de un dominio acotado, estos son puntos de partida sólidos:
| Modelo |
Parámetros |
Especialidad |
Ventajas |
Usos ideales |
| Mistral 7B |
7B |
Texto general |
Rápido, buen balance calidad/tamaño, fácil de ajustar con LoRA |
Chat especializado, soporte técnico |
| Phi-3 Mini |
~3.8B |
QA y razonamiento ligero |
Muy bajo consumo, sorprendente desempeño por tamaño |
FAQs, bots internos, asistentes en edge |
| Code LLaMA 7B |
7B |
Programación |
Menos tendencia a “inventar” funciones, sintaxis estable |
Asistentes de desarrollo, refactor, snippets |
| StarCoder 2 (7B) |
7B |
Código multilenguaje |
Entrenado con repos reales; entiende docstrings/patrones |
Integración en IDEs, generación dirigida |
| LLaVA-Next (~7B) |
~7B |
Multimodal (texto+imagen) ligero |
Análisis visual básico sin hardware extremo |
Etiquetado y soporte visual de primer nivel |
Estrategia pragmática para 2025
- Acotá el dominio: definí con claridad qué problema resuelve la IA.
- Fine-tuning con LoRA/QLoRA: sobre datos curados y representativos de tu caso de uso.
- Orquestá varios modelos pequeños: uno para código, otro para soporte, otro para imágenes.
- Evitar contextos exagerados: menos ruido, más control.
- Verificación interna: reglas/chequeos simbólicos o consultas a bases verificadas antes de responder.
Conclusión: dos espejismos y una salida
Hoy convivimos con dos espejismos: el de la IA, que produce respuestas perfectas pero inventadas, y el nuestro, que espera un progreso lineal sin fricciones. La salida no está en seguir inflando parámetros, sino en recuperar foco: modelos más pequeños, especializados, auditables y bien orquestados. La confianza no se mide en tamaño, sino en si la IA cumple lo que promete.
Redacción: Rubik Tech Magazine.
Colaboración técnica: equipo de ingeniería editorial 2025.
🧠 HALLUCINATIONS: of AI
📰 By Rubik Tech Magazine – 2025 Edition
2025 was meant to be the year of absolute reliability. With “advanced” models like ChatGPT-5, Gemini 2.5 Pro, and Claude 3.5, the promise was longer context, fewer errors, and solid reasoning. Yet practitioners report a different reality: more hallucinations, more topic drift, and less satisfying outputs in coding and image generation. What changed? Does AI hallucinate… or do we also hallucinate with our expectations?
AI’s hallucination: the convincing mirage
Modern systems are optimized for plausibility, not for strict verification. When there’s no clean factual basis, they complete with believable inferences. The result:
- Code with invented functions/libraries.
- Text citing non-existent papers/cases with credible detail.
- Images contradicting the prompt or blending styles nonsensically.
- Conversation “remembering” things never said in that thread.
They don’t “lie”; they predict. The goal is to sound coherent—even if that nudges them into conjecture.
User’s hallucination: the idealized memory
We’re not blameless. Power users tend to recall earlier versions as if they were perfect. Today’s frustration amplifies disappointment: “it used to understand my code better,” “older image models were truer.” It’s an inverse hallucination: the memory of a perfection that never fully existed.
What changed across all major models?
In recent months, many report a shared pattern: higher latency, more drift, and noisier long context. Likely causes:
- Huge contexts → higher chance of mixing relevant and irrelevant bits.
- Persistent memories → carry-over “residues” from other sessions.
- User-data adjustment → if feedback isn’t curated, it amplifies biases/errors.
- Fluency optimization → sounding human outweighs technical exactness.
Bigger isn’t always better
More parameters and longer context don’t guarantee precision. They can widen the space where errors creep in. A rising alternative: small, fast, specialized models, orchestrated per task, with curated training data and disciplined context limits.
Recommended small models for finetuning & integration
If you need stability, speed, and fewer hallucinations within a scoped domain, these are strong starting points:
| Model |
Params |
Specialty |
Pros |
Ideal uses |
| Mistral 7B |
7B |
General text |
Fast, great quality/size ratio, easy LoRA |
Specialized chat, tech support |
| Phi-3 Mini |
~3.8B |
Light QA & reasoning |
Very low footprint, strong for size |
FAQs, internal bots, edge agents |
| Code LLaMA 7B |
7B |
Programming |
Lower tendency to invent functions, stable syntax |
Dev assistants, refactor, snippets |
| StarCoder 2 (7B) |
7B |
Multi-language code |
Trained on real repos; understands docstrings/patterns |
IDE integration, directed generation |
| LLaVA-Next (~7B) |
~7B |
Light multimodal (text+image) |
Basic visual analysis without extreme hardware |
Labeling and first-line visual support |
A pragmatic 2025 playbook
- Scope the domain: define precisely what the AI solves.
- Finetune with LoRA/QLoRA: on curated, representative data.
- Orchestrate multiple small models: one for code, one for support, one for images.
- Avoid excessive context: less noise, more control.
- Internal verification: rules/symbolic checks or calls to verified sources before answering.
Conclusion: two mirages, one way out
We live with two mirages: AI’s, producing perfect-sounding yet invented answers; and ours, expecting frictionless, linear progress. The way out isn’t ever-bigger models but regaining focus: smaller, specialized, auditable models, well-orchestrated. Trust isn’t measured in size—it’s measured in whether AI actually delivers.
Written by: Rubik Tech Magazine.
Technical collaboration: Editorial Engineering Team 2025.
