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Al evaluar un LLM, normalmente responde a preguntas, como:
Los pequeños cambios (un ajuste de mensajes, un cambio de versión del modelo o datos nuevos en un flujo de trabajo) pueden cambiar la calidad de la salida. La evaluación ayuda a los equipos a observar esos turnos y responder antes de que aparezcan como problemas orientados al usuario.
La evaluación de modelos de lenguaje de gran tamaño normalmente combina métricas automatizadas, pruebas comparativas y revisiones humanas para identificar puntos fuertes, puntos débiles y regresiones. Puede ocurrir en varias fases en entornos de producción.
Enfoques de evaluación comunes
Estas evaluaciones pueden producirse en cualquiera de estas fases o en todas ellas:
La evaluación de LLM ayuda a las organizaciones a comprobar si las respuestas generadas por inteligencia artificial son precisas, de confianza y alineadas con la intención del usuario, lo que es más importante cuando estos sistemas admiten el trabajo real en la configuración empresarial.
En la práctica, ayuda a los equipos a:
La evaluación de LLM desempeña un papel fundamental en varias fases y casos de uso dentro de entornos empresariales. Las organizaciones pueden mantener de forma proactiva estándares de precisión, seguridad y alineación con los requisitos empresariales mediante la evaluación sistemática del rendimiento de los LLM en diferentes escenarios, que pueden incluir el control de consultas de usuario, la integración de información recuperada y la llamada a servicios cognitivos, como las API de lenguaje o visión.
Validación de bots de chat
A menudo, los equipos prueban los bots de chat creados con modelos generativos de transformador previamente entrenados (GPT) para confirmar que sus respuestas:
Supervisar sistemas RAG
En el caso de las experiencias de RAG, la evaluación de LLM ayuda a comprobar que los sistemas:
Detección de alucinaciones o sesgos en aplicaciones empresariales
En los flujos de trabajo empresariales, los equipos a menudo buscan patrones como:
Comparación de modelos e iteración de forma segura
Al elegir entre modelos (o revisar avisos), la evaluación LLM coherente ofrece a los equipos una manera de comparar los resultados y realizar actualizaciones con más confianza. Las evaluaciones periódicas ayudan a identificar qué modelo ofrece las respuestas más fiables para tareas concretas. Este proceso también permite a los equipos detectar rápidamente problemas e implementar mejoras sin riesgo de consecuencias no deseadas.
A medida que los LLM se muestran con más frecuencia en flujos de trabajo críticos para la empresa y aplicaciones cognitivas de inteligencia artificial, la evaluación se está convirtiendo en una parte fundamental de las operaciones diarias de inteligencia artificial. En lugar de tratar la evaluación como un paso único, muchos equipos están avanzando hacia prácticas que se ajustan a cómo cambian realmente los sistemas LLM a lo largo del tiempo, como:
Una tendencia creciente es el uso de LLM para ayudar a puntuar o revisar las salidas a escala, especialmente para las tareas en las que una clasificación de "buena" es difícil de capturar con reglas sencillas de paso o error. Este enfoque puede complementar la revisión humana y otras comprobaciones, especialmente cuando los equipos quieren ciclos de comentarios más rápidos.
Las pruebas sin conexión siguen importando, pero no detectan todo lo que sucede después de que se envíe un sistema. Este es el motivo por el que la evaluación continua en producción es cada vez más común. En la práctica, esto significa comprobar periódicamente las salidas después de las versiones, los cambios de datos o las actualizaciones de flujo de trabajo, por lo que los problemas de calidad aparecen pronto.
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