Dominando la Evaluación de Modelos de Lenguaje: Técnicas, Herramientas y Mejores Prácticas

Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) se han convertido en herramientas indispensables para las empresas, pero asegurar que sus resultados sean precisos, relevantes y confiables requiere un marco de evaluación robusto. En este artículo, exploraremos los enfoques clave para la evaluación de LLM, incluyendo la evaluación humana, la evaluación asistida por LLM y las técnicas basadas en funciones, mientras profundizamos en cómo organizaciones como Beam AI están implementando estos métodos para optimizar sus sistemas de IA.

1. Evaluación Humana: La Base de la Evaluación de LLM

La evaluación humana es el método tradicional para evaluar los resultados de LLM. Implica que personas reales revisen y califiquen las respuestas del modelo según criterios predefinidos. Así es como funciona:

• Evaluación Basada en Referencias:

  Los evaluadores comparan el resultado del LLM con un criterio o respuesta ideal. Si el resultado coincide con la referencia, se marca como correcto; de lo contrario, se señala. Este método es sencillo pero depende en gran medida de la calidad de la verdad base.

• Evaluación Basada en Puntajes:

  Los evaluadores asignan una puntuación porcentual (0-100%) al resultado basado en criterios específicos, como claridad, relevancia o creatividad. Este método es flexible pero puede ser subjetivo.

• Pruebas A/B:

  Se les dan a los evaluadores dos resultados y se les pide que elijan el mejor. Este método es útil para comparar diferentes modelos o versiones del mismo modelo.

Ventajas:

• Los humanos pueden detectar matices que los sistemas automatizados podrían pasar por alto.

• Proporciona una base para entender qué tan bien se alinea el modelo con las expectativas humanas.

Inconvenientes:

• Consumidor de tiempo y recursos.

• La subjetividad puede llevar a resultados inconsistentes.

2. Evaluación Asistida por LLM: Automatizando el Proceso

Para abordar las limitaciones de la evaluación humana, muchas organizaciones están recurriendo a la evaluación asistida por LLM. En este enfoque, un LLM evalúa el resultado de otro, automatizando el proceso y reduciendo la necesidad de intervención humana.

Cómo Funciona:

• El LLM evaluador recibe el aviso, el contexto y el resultado del modelo.

• Evalúa el resultado basado en criterios predefinidos, como precisión, relevancia y la presencia de alucinaciones (es decir, información fabricada o irrelevante).

• El evaluador genera una puntuación y proporciona retroalimentación sobre lo que fue correcto o incorrecto, junto con sugerencias para mejorar.

Ejemplo:

En una aplicación de asistente de viaje, el LLM evaluador verifica si la respuesta utiliza el contexto proporcionado (por ejemplo, inventario de hoteles, historial de reservas de usuarios) para responder a la consulta. Si la respuesta es precisa y contextualmente relevante, recibe una puntuación alta; de lo contrario, se marca para mejorar.

Ventajas:

• Escalable: Puede manejar grandes volúmenes de datos rápidamente.

• Consistente: Proporciona evaluaciones uniformes basadas en criterios predefinidos.

• Rentable: Reduce la necesidad de evaluadores humanos.

Inconvenientes:

• Riesgo de sesgo: Si el LLM evaluador está defectuoso, puede producir evaluaciones inexactas.

• Complejidad: Diseñar avisos y criterios de evaluación efectivos requiere experiencia.

3. Evaluación Basada en Funciones: Un Enfoque Híbrido

La evaluación basada en funciones combina las fortalezas de la evaluación humana y asistida por LLM. En lugar de depender únicamente de la inteligencia artificial, este enfoque utiliza código para comprobar elementos específicos en el resultado, como palabras clave o frases.

Ejemplo:

Si se espera que el resultado contenga la palabra "manzanas", se puede escribir una función para verificar su presencia. Este método es particularmente útil para asegurar que el resultado cumpla con requisitos técnicos o factuales específicos.

Ventajas:

• Precisión: Altamente preciso para criterios específicos.

• Flexibilidad: Puede adaptarse para comprobar una amplia gama de elementos.

• Transparencia: El proceso de evaluación es más transparente, ya que se basa en código en lugar de juicios subjetivos.

Inconvenientes:

• Alcance limitado: Sólo es efectivo para criterios específicos y bien definidos.

• Requiere experiencia técnica para implementar.

4. Marco de Evaluación de Beam AI: Un Ejemplo Práctico

En Beam AI, el proceso de evaluación es una mezcla de técnicas asistidas por LLM y basadas en funciones. Así es como funciona:

1. Datos de Entrada y Plantilla de Aviso:

   El modelo se prueba utilizando un conjunto de avisos y datos de entrada. El resultado se genera con base en estos insumos.

   

   
   

2. Criterios de Evaluación:

   El resultado se evalúa en comparación con criterios predefinidos, como precisión, relevancia y completitud. Un sistema basado en listas de verificación asegura que se cumplan todos los requisitos.

   

   
   

3. Puntuación y Optimización:

   El LLM evaluador asigna una puntuación entre 0 y 100% y proporciona retroalimentación detallada sobre lo que fue correcto o incorrecto. Este feedback se utiliza para optimizar el aviso y mejorar el rendimiento del modelo.

   
   

4. Estadísticas e Informes:

   El proceso de evaluación genera estadísticas que ayudan a rastrear el rendimiento del modelo a lo largo del tiempo. Estas métricas son invaluables para el marketing y para demostrar las capacidades del modelo a los interesados.

   

5. Mejores Prácticas para una Evaluación Efectiva de LLM

• Combine Múltiples Métodos:

  Utilice una mezcla de evaluación humana, asistida por LLM y basada en funciones para obtener una comprensión integral del rendimiento de su modelo.

• Defina Criterios Claros:

  Ya sea que utilice evaluadores humanos o LLMs, tener criterios bien definidos es esencial para evaluaciones consistentes y precisas.

• Aproveche la Automatización de Manera Inteligente:

  Automatizar el proceso de evaluación puede ahorrar tiempo y recursos, pero es importante revisar y refinar regularmente sus plantillas de evaluación para asegurar que sigan siendo efectivas.

• Rastree Métricas de Rendimiento:

  Colectar y analizar estadísticas a lo largo del tiempo puede ayudar a identificar tendencias, optimizar avisos, y demostrar el valor de su modelo a los interesados.

  

Conclusión

Evaluar LLMs es una tarea compleja pero esencial que requiere una combinación de experiencia humana, herramientas automatizadas y criterios claros. Al aprovechar técnicas como la evaluación humana, asistida por LLM y basada en funciones, las organizaciones pueden asegurar que sus modelos entreguen resultados precisos, relevantes y confiables. En Beam AI, hemos desarrollado un marco de evaluación robusto que combina estos enfoques para mejorar continuamente nuestros modelos y satisfacer las necesidades de nuestros usuarios.

Ya sea que esté comenzando con la evaluación de LLM o buscando refinar su proceso existente, estas ideas y mejores prácticas pueden ayudarle a construir un sistema de evaluación más efectivo y eficiente.