Durante mucho tiempo, se han utilizado seres humanos para ejecutar algunas de las tareas más redundantes en nombre de procesos y flujos de trabajo. Esta dedicación del poder humano para realizar trabajos monótonos ha resultado en una menor utilización de habilidades y recursos para resolver inquietudes que realmente exigen capacidades humanas.
Sin embargo, con la aparición de la Inteligencia Artificial (IA), específicamente la Generación AI y sus tecnologías aliadas, como los Grandes Modelos de Lenguaje (LLM), hemos automatizado con éxito tareas redundantes. Esto ha allanado el camino para que los humanos perfeccionen sus habilidades y asuman responsabilidades específicas que tienen un impacto real en el mundo real.
Al mismo tiempo, las empresas han descubierto un nuevo potencial para la IA en forma de casos de uso y aplicaciones en diversos flujos, confiando cada vez más en ellos para obtener conocimientos, acciones, resolución de conflictos e incluso predicciones de resultados. Estadísticas También revelan que para 2025, más de 750 millones de aplicaciones estarán impulsadas por LLM.
A medida que los LLM ganan mayor prominencia, nos corresponde a nosotros, los expertos en tecnología y las empresas tecnológicas, desbloquear el nivel 2, que se basa en aspectos éticos y responsables de la IA. Dado que los LLM influyen en las decisiones en ámbitos sensibles como la atención médica, el derecho, la cadena de suministro y más, el mandato de modelos infalibles y herméticos se vuelve inevitable.
Entonces, ¿cómo nos aseguramos de que los LLM sean confiables? ¿Cómo agregamos una capa de credibilidad y responsabilidad al desarrollar LLM?
Evaluación de maestría en Derecho es la respuesta. En este artículo, desglosaremos anecdóticamente qué es la evaluación LLM, algunas Métricas de evaluación de LLM, su importancia y más.
Empecemos.
¿Qué es la evaluación LLM?
En las palabras más simples, la evaluación de un LLM es el proceso de evaluar la funcionalidad de un LLM en aspectos relacionados con:
- Exactitud
- Eficiencia:
- Confianza
- Y seguridad
La evaluación de un LLM sirve como testimonio de su desempeño y brinda a los desarrolladores y partes interesadas una comprensión clara de sus fortalezas, limitaciones, alcance de mejora y más. Estas prácticas de evaluación también garantizan que los proyectos de LLM se optimicen y calibren constantemente para que estén perpetuamente alineados con los objetivos comerciales y los resultados previstos.
¿Por qué necesitamos evaluar los LLM?
Los LLM como GPT 4.o, Gemini y más se están volviendo cada vez más integrales en nuestra vida cotidiana. Además de los aspectos del consumidor, las empresas están personalizando y adoptando LLM para ejecutar una gran variedad de tareas organizativas mediante la implementación de chatbots, en atención médica para automatizar la programación de citas, en logística para la gestión de flotas y más.
A medida que aumenta la dependencia de los LLM, resulta crucial que dichos modelos generen respuestas que sean precisas y contextuales. El proceso de Evaluación de maestría en Derecho se reduce a factores como:
- Mejorar la funcionalidad y el rendimiento de los LLM y fortalecer su credibilidad.
- Mejorar la seguridad garantizando la mitigación de prejuicios y la generación de respuestas dañinas y de odio.
- Satisfacer las necesidades de los usuarios para que sean capaces de generar respuestas humanas en situaciones tanto casuales como críticas.
- Identificar brechas en términos de áreas en las que un modelo necesita mejorar
- Optimización de la adaptación del dominio para una integración perfecta de la industria
- Prueba de soporte multilingüe y más
Aplicaciones de la evaluación del desempeño de LLM
Los LLM son implementaciones críticas en las empresas. Incluso como herramienta para un consumidor, los LLM tienen serias implicaciones en la toma de decisiones.
Por eso evaluarlos con rigor va más allá de un ejercicio académico. Es un proceso estricto que debe inculcarse a nivel cultural para garantizar que las consecuencias negativas estén a raya.
Para darle una idea rápida de por qué las evaluaciones de LLM son importantes, aquí hay algunas razones:
Evaluar el rendimiento
El rendimiento de LLM es algo que se optimiza constantemente incluso después de la implementación. Sus evaluaciones ofrecen una visión general de cómo entienden el lenguaje y los aportes humanos, cómo procesan con precisión los requisitos y cómo recuperan información relevante.
Esto se hace ampliamente incorporando diversas métricas que están alineadas con el LLM y los objetivos comerciales.
Identificar y mitigar el sesgo
Las evaluaciones de LLM desempeñan un papel crucial en la detección y eliminación de sesgos en los modelos. Durante la fase de entrenamiento del modelo, se introducen sesgos a través de conjuntos de datos de entrenamiento. Estos conjuntos de datos a menudo dan lugar a resultados unilaterales que tienen prejuicios innatos. Y las empresas no pueden permitirse el lujo de lanzar LLM cargados de prejuicios. Para eliminar consistentemente el sesgo de los sistemas, se realizan evaluaciones para hacer que el modelo sea más objetivo y ético.
Evaluación de la verdad fundamental
Este método analiza y compara los resultados generados por LLMS con hechos y resultados reales. Al etiquetar los resultados, los resultados se comparan con su precisión y relevancia. Esta aplicación permite a los desarrolladores comprender las fortalezas y limitaciones del modelo, lo que les permite tomar medidas correctivas y técnicas de optimización.
Comparación de modelos
Las integraciones de LLM a nivel empresarial involucran diversos factores, como el dominio del dominio del modelo, los conjuntos de datos en los que se entrena y más. Durante la fase de investigación objetiva, los LLM se evalúan en función de sus modelos para ayudar a las partes interesadas a comprender qué modelo ofrecería los mejores y más precisos resultados para su línea de negocio.
Marcos de evaluación de LLM
Existen diversos marcos y métricas disponibles para evaluar la funcionalidad de los LLM. Sin embargo, no existe una regla general que implementar y la preferencia por una Marco de evaluación de LLM se reduce a los requisitos y objetivos específicos del proyecto. Sin ser demasiado técnicos, comprendamos algunos marcos comunes.
Evaluación específica del contexto
Este marco sopesa el dominio o contexto empresarial de una empresa y su propósito general frente a la funcionalidad del LLM que se está construyendo. Este enfoque garantiza que las respuestas, el tono, el lenguaje y otros aspectos del resultado se adapten al contexto y la relevancia y que no haya asignaciones para evitar daños a la reputación.
Por ejemplo, un LLM diseñado para implementarse en escuelas o instituciones académicas será evaluado en busca de lenguaje, prejuicios, desinformación, toxicidad y más. Por otro lado, un LLM que se implemente como un chatbot para una tienda de comercio electrónico se evaluará en cuanto al análisis de texto, la precisión de los resultados generados, la capacidad de resolver conflictos en una conversación mínima y más.
Para una mejor comprensión, aquí hay una lista de métricas de evaluación ideales para una evaluación específica del contexto:
| Relevancia | ¿La respuesta del modelo se alinea con el mensaje/consulta del usuario? |
| Precisión pregunta-respuesta | Esto evalúa la capacidad de un modelo para generar respuestas a indicaciones directas y sencillas. |
| Puntuación BLEU | Abreviado como Suplente de Evaluación Bilingüe, evalúa el resultado de un modelo y las referencias humanas para ver qué tan cercanas son las respuestas a las de un humano. |
| Toxicidad | Esto comprueba si las respuestas son justas y limpias, sin contenido dañino u odioso. |
| Puntuación PÍCARO | ROGUE significa Suplente orientado a la recuperación para evaluación de Gisting y comprende la relación entre el contenido de referencia y el resumen generado. |
| Alucinación | ¿Cuán precisa y objetivamente correcta es la respuesta generada por el modelo? ¿El modelo alucina respuestas ilógicas o extrañas? |
Evaluación impulsada por el usuario
Considerado como el estándar de oro de las evaluaciones, esto implica la presencia de un ser humano en el escrutinio del desempeño del LLM. Si bien es increíble comprender las complejidades involucradas en las indicaciones y los resultados, a menudo lleva mucho tiempo, específicamente cuando se trata de ambiciones a gran escala.
Métricas de UI/UX
Está el rendimiento estándar de un LLM por un lado y la experiencia del usuario por el otro. Ambos tienen marcadas diferencias a la hora de elegir métricas de evaluación. Para iniciar el proceso, puede considerar factores como:
- Satisfacción del usuario: ¿Cómo se siente un usuario cuando utiliza un LLM? ¿Se sienten frustrados cuando se malinterpretan sus indicaciones?
- Tiempo de respuesta: ¿Sienten los usuarios que el modelo tarda demasiado en generar una respuesta? ¿Qué tan satisfechos están los usuarios con la funcionalidad, velocidad y precisión de un modelo en particular?
- Recuperación de errores: los errores ocurren, pero ¿un modelo rectifica efectivamente su error y genera una respuesta adecuada? ¿Conserva su credibilidad y confianza generando respuestas ideales?
Las métricas de experiencia del usuario establecen un Punto de referencia de evaluación de LLM en estos aspectos, brindando a los desarrolladores información sobre cómo optimizarlos para el rendimiento.
Tareas comparativas
Uno de los otros marcos destacados incluye evaluaciones como MT Bench, AlpacaEval, MMMU, GAIA y más. Estos marcos comprenden conjuntos de preguntas y respuestas estandarizadas para medir el desempeño de los modelos. Una de las principales diferencias entre los otros enfoques es que son marcos genéricos que son ideales para el análisis objetivo de los LLM. Funcionan sobre conjuntos de datos genéricos y es posible que no proporcionen información crucial para la funcionalidad de los modelos con respecto a dominios, intenciones o propósitos específicos.
Evaluación del modelo LLM vs. Evaluación del sistema LLM
Profundicemos un poco más en la comprensión de los diferentes tipos de técnicas de evaluación de LLM. Al familiarizarse con un espectro amplio de metodologías de evaluación, los desarrolladores y las partes interesadas están en una mejor posición para evaluar mejor los modelos y alinear contextualmente sus objetivos y resultados.
Además de la evaluación del modelo LLM, existe un concepto distinto llamado evaluación del sistema LLM. Mientras que el primero ayuda a medir el desempeño objetivo y las capacidades de un modelo, la evaluación del sistema LLM evalúa el desempeño de un modelo en un contexto, entorno o marco específico. Esto pone énfasis en el dominio de un modelo y la aplicación del mundo real y la interacción del usuario que lo rodea.
| Evaluación del modelo | Evaluación del sistema |
| Se centra en el rendimiento y la funcionalidad de un modelo. | Se centra en la eficacia de un modelo con respecto a su caso de uso específico. |
| Evaluación genérica e integral a través de diversos escenarios y métricas. | Ingeniería y optimización rápidas para mejorar la experiencia del usuario. |
| Incorporación de métricas como coherencia, complejidad, MMLU y más | Incorporación de métricas como recuperación, precisión, tasas de éxito específicas del sistema y más. |
| Los resultados de la evaluación influyen directamente en el desarrollo fundamental | Los resultados de la evaluación influyen y mejoran la satisfacción y la interacción del usuario. |
Comprender las diferencias entre evaluaciones en línea y fuera de línea
Los LLM se pueden evaluar tanto en línea como fuera de línea. Cada uno ofrece su propio conjunto de ventajas y desventajas y es ideal para requisitos específicos. Para entender esto mejor, analicemos las diferencias.
| Evaluación en línea | Evaluación sin conexión |
| La evaluación se realiza entre los LLM y los datos reales proporcionados por los usuarios. | Esto se lleva a cabo en un entorno de integración consciente de conjuntos de datos existentes. |
| Esto captura el desempeño de un LLM en vivo y mide la satisfacción y los comentarios del usuario en tiempo real. | Esto garantiza que el rendimiento cumpla con los criterios de funcionamiento básicos elegibles para que el modelo entre en funcionamiento. |
| Esto es ideal como ejercicio posterior al lanzamiento, ya que optimiza aún más el rendimiento del LLM para mejorar la experiencia del usuario. | Esto es ideal como ejercicio previo al lanzamiento, para preparar el modelo para el mercado. |
Mejores prácticas de evaluación de LLM
Si bien el proceso de evaluación de los LLM es complejo, un enfoque sistemático puede hacerlo fluido tanto desde los aspectos de operaciones comerciales como de funcionalidades de los LLM. Veamos algunas de las mejores prácticas para evaluar los LLM.
Incorporar LLMOps
Filosóficamente, LLMOps es similar a DevOps y se centra predominantemente en la automatización, el desarrollo continuo y una mayor colaboración. La diferencia aquí es que LLMOps sustenta la colaboración entre científicos de datos, equipos de operaciones y desarrolladores de aprendizaje automático.
Además, también ayuda a automatizar los procesos de aprendizaje automático y tiene marcos para monitorear constantemente el rendimiento del modelo para obtener comentarios y optimización. La incorporación completa de LLMOps garantiza que sus modelos sean escalables, ágiles y confiables, además de garantizar que cumplan con los mandatos y marcos regulatorios.
Máxima evaluación del mundo real
Una de las formas probadas de implementar un proceso de evaluación de LLM hermético es realizar tantas evaluaciones del mundo real como sea posible. Si bien las evaluaciones en entornos controlados son buenas para medir la estabilidad y funcionalidad del modelo, la prueba de fuego radica en cuando los modelos interactúan con los humanos del otro lado. Son propensos a escenarios inesperados y extraños, lo que los obliga a aprender nuevas técnicas y mecanismos de respuesta.
Un arsenal de métricas de evaluación
Un enfoque monolítico para presentar métricas de evaluación sólo genera un síndrome de visión de túnel para modelar el desempeño. Para obtener una visión más holística que ofrezca una visión integral del desempeño del LLM, se sugiere tener una métrica de análisis diversa.
Esto debe ser lo más amplio y exhaustivo posible, incluyendo coherencia, fluidez, precisión, relevancia, comprensión contextual, tiempo necesario para la recuperación y más. Cuantos más puntos de contacto de evaluación haya, mejor será la optimización.
Medidas críticas de evaluación comparativa para optimizar el rendimiento del LLM
La evaluación comparativa de un modelo es esencial para garantizar que se inicien los procesos de refinamiento y optimización. Para allanar el camino hacia un proceso de evaluación comparativa fluido, se requiere un enfoque sistemático y estructurado. Aquí, identificamos un proceso de 5 pasos que lo ayudará a lograrlo.
- Selección de tareas comparativas que involucran diversas tareas simples y complejas para que la evaluación comparativa se realice en todo el espectro de complejidades y capacidades de un modelo.
- Preparación de conjuntos de datos, que incluyen conjuntos de datos únicos y libres de sesgos para evaluar el rendimiento de un modelo.
- Incorporación de la puerta de enlace LLM y procesos de ajuste para garantizar que los LLM aborden sin problemas las tareas lingüísticas.
- Evaluaciones que utilizan las métricas adecuadas para abordar objetivamente el proceso de evaluación comparativa y sentar una base sólida para la funcionalidad del modelo.
- Análisis de resultados y retroalimentación iterativa, lo que desencadena un ciclo de proceso de optimización de inferencias para un mayor refinamiento del rendimiento del modelo.
La finalización de este proceso de 5 pasos le brindará una comprensión integral de su LLM y su funcionalidad a través de diversos escenarios y métricas. Como resumen de las métricas de evaluación del desempeño utilizadas, aquí hay una tabla rápida:
| Métrico | Propósito | Caso de uso |
| Perplejidad | Para medir cualquier incertidumbre al predecir los próximos tokens | Dominio del idioma |
| ROGUE | Para comparar el texto de referencia y el resultado de un modelo | Tareas específicas de resumen |
| Diversity | Evaluar la variedad de productos generados. | Variación y creatividad en las respuestas. |
| Evaluación humana | Tener humanos informados para determinar la comprensión subjetiva y la experiencia con un modelo. | Coherencia y relevancia |
Evaluación de LLM: un proceso complejo pero indispensable
La evaluación de los LLM es muy técnica y compleja. Dicho esto, también es un proceso que no se puede omitir considerando su crucialidad. Para lograr el mejor camino a seguir, las empresas pueden combinar y combinar marcos de evaluación de LLM para lograr un equilibrio entre la evaluación de la funcionalidad relativa de sus modelos y su optimización para la integración del dominio en la fase GTM (Ir al mercado).
Además de su funcionalidad, la evaluación de LLM también es fundamental para aumentar la confianza en los sistemas de IA que construyen las empresas. Como Shaip es un defensor de estrategias y enfoques de IA éticos y responsables, siempre garantizamos y expresamos tácticas de evaluación estrictas.
Realmente creemos que este artículo le presentó el concepto de evaluación de LLM y que tiene una mejor idea de lo crucial que es para la innovación segura y el avance de la IA.
