KLM — Knowledge Layers Model
Contrato de registro y herramientas de validación de código abierto para la procedencia del conocimiento, los vínculos de evidencia y las trazas de evaluación en respuestas de modelos de lenguaje.
Una respuesta de un modelo de lenguaje plantea preguntas más allá de sus palabras: ¿por dónde entró el conocimiento? ¿Qué evidencia respalda cada afirmación? ¿Puede el sistema mostrar los procedimientos ejecutados y las evaluaciones realizadas?
KLM — Knowledge Layers Model ofrece un contrato de registro y herramientas abiertas para esas preguntas. Describe una salida junto con sus unidades de conocimiento, afirmaciones, evidencias, procedimientos y trazas de evaluación.
Tres dimensiones, seis capas
Las capas no son seis pasos consecutivos. Una unidad de conocimiento puede ocupar varias dimensiones a la vez.
- Origen: conocimiento paramétrico (L0) y conocimiento introducido (L1).
- Función: conocimiento declarativo (L2) y procedimientos de comportamiento (L3).
- Reflexión: evaluación metacognitiva (L4) y gobernanza (L5).
Una política puede entrar como conocimiento introducido y su evidencia conectarse con una afirmación específica. Cargar un procedimiento de revisión, activarlo y ejecutarlo son estados registrados diferentes.
Más que una bibliografía
Una lista de fuentes no establece qué fuente respalda qué afirmación. KLM asigna objetos identificables y relaciones tipadas al conocimiento, las evidencias, las afirmaciones y los procedimientos. Los fragmentos de una salida pueden vincularse a esos objetos.
Las señales declaran cuatro estados epistémicos: measured, heuristic, synthesized o unavailable. Una medición, una aproximación y una interpretación del modelo no se presentan como evidencias equivalentes. Una señal no disponible se representa con null y un motivo.
Herramientas abiertas
El repositorio incluye esquemas de registros y vectores epistémicos, validadores Python, herramientas de firma, un registro encadenado mediante hashes y vistas de divulgación para distintos lectores. La vía de verificación utiliza la biblioteca estándar de Python. Hay ejemplos válidos y ejemplos adversarios que deben rechazarse.
Los niveles KLM-0 a KLM-5 cubren declaración, trazabilidad, fundamentación, reflexión, atribución y verificabilidad independiente. Describen la estructura del registro y su infraestructura de evidencia: no califican la inteligencia del modelo ni certifican la verdad de una respuesta. Un registro bien descrito puede contener una afirmación explícitamente no respaldada o contradicha.
El proyecto se publica bajo licencia Apache-2.0.
Estado y límites
En la revisión examinada, la especificación es un borrador de trabajo v0.3 y el esquema de atestación es klm-attestation/0.2. Los registros anteriores 0.1 mantienen sus reglas originales. La especificación, el esquema y las herramientas tienen versiones distintas.
KLM es un candidato a estándar de referencia, no un estándar ratificado. Un próximo contraste importante son implementaciones independientes con mecanismos diferentes. La integridad criptográfica, la confianza en una fuente y la corrección factual siguen siendo cuestiones separadas.
Lecturas relacionadas
Fuentes y revisión
Este texto utiliza la revisión pública examinada el 9 de octubre de 2026. Los enlaces están fijados a esa revisión. Los ejemplos explicativos son interpretaciones editoriales; los hallazgos mantienen su ámbito original. El proyecto puede haber cambiado posteriormente.
Se conecta con
Explora el principio de KLM de mantener explícitas las señales no disponibles.
Documenta el validador KLM mediante ejemplos válidos e incorrectos.