Con la rápida (y masiva) adopción de la IA generativa en diversas aplicaciones de consumo, la evaluación de modelos lingüísticos a gran escala (LLM) se ha convertido en una cuestión central en el campo de la inteligencia artificial (IA). Estos modelos, capaces de generar, comprender y transformar textos con un grado de sofisticación sin precedentes, se basan en algoritmos complejos cuyo rendimiento debe medirse y ajustarse en función de los objetivos perseguidos.

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Sin embargo, evaluar un modelo lingüístico es algo más que comprobar su capacidad para producir respuestas coherentes. Se trata de un proceso riguroso en el que intervienen múltiples criterios, que van desde la precisión y la solidez hasta la ética y la imparcialidad. Comprender estos distintos parámetros es esencial para garantizar que los LLM cumplen los requisitos de los usuarios y las industrias que los adoptan.

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💡 En este artículo, echaremos un vistazo a las prácticas habituales para evaluar la IA y, en particular, los grandes modelos lingüísticos. Ten en cuenta que se trata de un campo en constante evolución: este artículo no pretende ser exhaustivo. Así que no dude en ideas o herramientas para evaluar los LLM.

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¿Qué es un modelo lingüístico a gran escala (LLM)?

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Un modelo lingüístico a gran escala (LLM) es un tipo de inteligencia artificial basado en redes neuronales diseñada para comprender, generar y manipular textos a gran escala. Estos modelos, entrenados con miles de millones de datos textuales, son capaces de captar matices lingüísticos complejos y producir respuestas coherentes en diversos contextos, incluida la traducción de una lengua a otra.

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Gracias a su tamaño y a la cantidad de parámetros que contienen, los LLM pueden realizar procesamiento del lenguaje natural (PLN), como traducción automática, generación de textos, respuesta a preguntas o inclusoanálisis de sentimientos.

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Los LLM se distinguen por su capacidad de "aprender" relaciones entre palabras, frases y conceptos a partir de la gran cantidad de datos con los que se entrenan.

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Esto les permite adoptar un comportamiento adaptativo, mejorar su rendimiento a medida que se exponen a más datos y ofrecer resultados relevantes en dominios específicos, sin necesidad de formación adicional en esos dominios. Ejemplos notables de LLM son GPT (Generative Pre-trained Transformer) de OpenAI, BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) de Google y Claude de Anthropic.

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🤔 Tal vez te preguntes qué retos plantea la IA en términos de sesgo, consumo de energía y comprensión detallada de los contextos culturales y éticos . Son temas recurrentes cuando hablamos de los LLM. Sigue leyendo para saber más sobre la importancia de evaluar los modelos lingüísticos.

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¿Por qué es esencial evaluar el rendimiento de los modelos lingüísticos?

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La evaluación del rendimiento de los modelos lingüísticos (LLM) es esencial por varias razones, tanto técnicas como éticas. Por ejemplo

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Garantizar la fiabilidad de las aplicaciones basadas en LLM

Los modelos lingüísticos se utilizan en numerosas aplicaciones sensibles, como asistentes virtuales, sistemas de traducción y sistemas de producción de contenidos. Por eso es esencial evaluar su precisión, coherencia y capacidad para comprender y generar texto en distintos contextos. Esta evaluación garantiza que los modelos cumplen las expectativas de los usuarios en cuanto a calidad y fiabilidad.

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Identificar y corregir los prejuicios

Los modelos lingüísticos a gran escala se entrenan con inmensas cantidades de datos procedentes de Internet, lo que puede introducir sesgos (no creas que todo lo que se dice en Reddit es cierto... 😁). La evaluación LLM permite detectar estos sesgos e implementar correcciones para evitar la reproducción de estereotipos o prejuicios. Este es un punto muy importante para crear modelos más éticos y justos.

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Optimización del rendimiento y la robustez

La evaluación continua de los LLM es necesaria para comprobar su capacidad de adaptarse a diversas situaciones, mantener un rendimiento estable en diferentes tareas y reaccionar ante entradas inesperadas. Esta optimización no sólo mejora la eficacia de los modelos, sino que también permite comparar los nuevos modelos con los antiguos y garantiza una mejora continua.

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¿Cuáles son los principales criterios de evaluación de un LLM?

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Los principales criterios para evaluar un modelo lingüístico a gran escala (LLM) son variados y dependen de los objetivos específicos del modelo o del caso de uso. Desde una perspectiva técnica y empresarial, algunos de los criterios más importantes son los siguientes:

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Precisión y coherencia

La precisión se refiere a la capacidad del LLM para proporcionar respuestas correctas que sean relevantes para la pregunta formulada o la tarea asignada. La coherencia se refiere a la capacidad del modelo para producir respuestas lógicas y coherentes a lo largo de una larga serie de interacciones, sin contradecirse.

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Comprensión contextual

Un buen LLM debe ser capaz de captar el contexto en el que se plantea una pregunta o una orden. Esto incluye comprender las relaciones entre palabras, los matices lingüísticos y los elementos culturales o específicos de un dominio.

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Solidez y resistencia al sesgo

Un LLM robusto debe ser capaz de funcionar correctamente incluso ante entradas inusuales, ambiguas o incorrectas. La resistencia a los sesgos también es fundamental, ya que los modelos lingüísticos pueden reproducir y amplificar los sesgos presentes en sus datos de entrenamiento. datos de entrenamiento. Por tanto, la evaluación de la robustez incluye la capacidad de identificar y limitar estos sesgos.

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Rendimiento de la generación de texto

La calidad de la generación de texto es un criterio clave, sobre todo para las aplicaciones en las que los modelos tienen que producir contenidos, como los chatbots o las herramientas de escritura. Las evaluaciones se centran en la fluidez, la gramática y la pertinencia de las respuestas generadas.

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Escalabilidad y rendimiento informático

Un criterio a menudo infravalorado es la capacidad de un LLM para funcionar eficazmente a gran escala, es decir, con millones de usuarios o en sistemas con recursos limitados. La escalabilidad mide el rendimiento del modelo en función del uso y la infraestructura necesarios para ejecutarlo.

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Ética y equidad

Un modelo lingüístico también debe evaluarse por su impacto ético. Esto incluye la forma en que maneja la información sensible, cómo aborda las cuestiones éticas y su capacidad para evitar la promoción de contenidos inapropiados o discriminatorios.

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Capacidad de respuesta y adaptabilidad

La capacidad de respuesta se refiere a la habilidad del modelo para proporcionar respuestas rápidas, mientras que la adaptabilidad mide su capacidad para aprender nuevos conceptos, dominios o situaciones. Esto puede incluir la adaptación a nuevos conjuntos de datos o preguntas inesperadas sin comprometer la calidad de las respuestas.

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🪄 Utilizando estos criterios, ¡es posible evaluar a fondo la calidad, fiabilidad yeficacia de los LLM en diferentes contextos!

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¿Cómo se mide la precisión de un modelo lingüístico?

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Medir la precisión de un modelo lingüístico (LLM) es un proceso complejo en el que intervienen varias técnicas y herramientas. Estos son los principales métodos para evaluar la precisión:

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Uso de métricas de rendimiento estándar

Para evaluar la precisión de los modelos lingüísticos se suelen utilizar varias métricas:

• Precisión: esta medida evalúa el porcentaje de respuestas correctas proporcionadas por el modelo en un conjunto de datos de prueba. Es útil para tareas como clasificar texto o responder a preguntas cerradas.
• Perplejidad: se trata de una métrica utilizada a menudo para los modelos lingüísticos. Mide la probabilidad que un modelo asigna a las secuencias de palabras. Cuanto menor es la perplejidad, más preciso y seguro es el modelo en sus predicciones.
• Puntuación BLEU (Bilingual Evaluation Understudy): evalúa la similitud entre un texto generado por el modelo y un texto de referencia. Suele utilizarse en tareas como la traducción automática y mide la precisión de las frases generadas comparando los n-gramas (grupos de palabras) con el texto esperado.
• Puntuación ROUGE (Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation): Utilizada para evaluar tareas de resumen automático, compara segmentos de texto generado con resúmenes humanos, midiendo similitudes superficiales entre palabras y frases.

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Pruebas con referencias públicas

Existen numerosos puntos de referencia estandarizados para comprobar la precisión de los LLM en tareas específicas de procesamiento del lenguaje natural (PLN). Éstos son algunos de los más conocidos. Estas pruebas sirven de base para comparar distintos modelos lingüísticos:

• GLUE (Evaluación general de la comprensión lingüística): Conjunto de puntos de referencia que evalúan capacidades como la comprensión lectora, la clasificación y el emparejamiento de frases.
• SuperGLUE Una versión más difícil de GLUE, diseñada para evaluar modelos avanzados en tareas de comprensión más complejas.
• SQuAD (Stanford Question Answering Dataset) Referencia utilizada para evaluar la precisión de los modelos en tareas de respuesta a preguntas basadas en un contexto determinado.

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Evaluación humana

En algunos casos, las métricas automáticas no bastan para captar toda la sutileza de un texto generado por un LLM. La evaluación humana sigue siendo un método complementario y a menudo indispensable, sobre todo para :

• Evaluar la calidad del texto generado (fluidez, coherencia, pertinencia).
• Evaluar la comprensión del contexto por parte del modelo.
• Identificar sesgos o errores contextuales que las herramientas automatizadas podrían no detectar.

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En anotadores humanos pueden evaluar si el modelo produce resultados convincentes y precisos en un entorno real. Es un trabajo que requiere rigor, precisión y paciencia, lo que permite elaborar conjuntos de datos de referencia.

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Comparación con respuestas de referencia (o respuestas"patrón oro")

En tareas como responder preguntas o redactar resúmenes, los resultados generados por el modelo se comparan con las respuestas de referencia. Esto permite medir directamente la precisión de las respuestas proporcionadas con respecto a las esperadas, teniendo en cuenta los matices y la fidelidad al contenido original.

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Evaluación basada en casos reales

Por último, para medir la precisión de una forma más pragmática, los modelos suelen probarse en entornos reales o en casos de uso concretos. Esto permite comprobar cómo se comporta el LLM en situaciones prácticas, en las que los datos pueden ser más variados o inesperados.

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¿Qué herramientas y técnicas se utilizan para evaluar los LLM?

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La evaluación de modelos lingüísticos a gran escala (LLM) se basa en una serie de herramientas y técnicas para medir distintos aspectos de su rendimiento. Estas son algunas de las herramientas y técnicas más utilizadas:

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Herramientas de evaluación comparativa

Las plataformas de evaluación comparativa permiten probar y comparar los LLM en tareas específicas de procesamiento del lenguaje natural (PLN). Entre las herramientas más populares se encuentran :

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Cara de abrazo

La plataforma proporciona herramientas para evaluar modelos lingüísticos, incluidos conjuntos de datos de referencia y tareas específicas. Hugging Face también proporciona API y bibliotecas para probar los LLM con pruebas de referencia como GLUE, SuperGLUE y SQuAD.

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Paquete de evaluación de OpenAI

Utilizado para evaluar modelos GPT, este conjunto de herramientas puede emplearse para probar las capacidades de LLM en diversas tareas, como la generación de textos, la comprensión del lenguaje y la respuesta a preguntas.

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SuperGLUE y GLUE

Estos puntos de referencia se utilizan ampliamente para evaluar las destrezas de comprensión lingüística de los LLM. Miden el rendimiento en tareas como la clasificación de textos, la paráfrasis y la detección de incoherencias.

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Arnés de evaluación de modelos lingüísticos de EleutherAI

Esta herramienta está diseñada para probar modelos lingüísticos en una amplia gama de tareas y conjuntos de datos. Se utiliza para evaluar la generación de textos, la compleción de frases y otras capacidades lingüísticas.

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AI Verify

AI Verify es una herramienta de prueba y validación de sistemas de inteligencia artificial, desarrollada por la Infocomm Media Development Authority (IMDA) de Singapur. Lanzada en 2022, su objetivo es ayudar a las empresas a evaluar y demostrar la fiabilidad, ética y cumplimiento normativo de sus modelos de IA. AI Verify permite comprobar aspectos como la solidez, la imparcialidad, la explicabilidad y la privacidad, proporcionando un marco normalizado para garantizar que los sistemas de IA funcionan de forma responsable y transparente.

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Herramientas para medir las puntuaciones de perplejidad y similitud

Métricas como la perplejidad o las puntuaciones de similitud, como BLUE y RED, se utilizan para evaluar la calidad de las predicciones generadas por los modelos.

• Calculadoras de perplejidad: Existen herramientas para medir la perplejidad de un modelo, es decir, su capacidad para predecir secuencias de palabras. La perplejidad mide la confianza del modelo en su predicción, y una perplejidad menor indica un mejor rendimiento.
• BLEU (Bilingual Evaluation Understudy): Esta herramienta se utiliza principalmente para evaluar traducciones automáticas. Mide la similitud entre el texto generado por el modelo y un texto de referencia comparando grupos de palabras (n-gramas).
• ROUGE (Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation): Utilizado para evaluar tareas deresumen, ROUGE compara la similitud entre el texto generado y el resumen esperado en términos de solapamiento de frases.

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Anotación de datos y evaluación humana

La anotación de datos desempeña un papel fundamental en la evaluación de modelos lingüísticos, sobre todo en tareas subjetivas como la generación de textos. Plataformas como SuperAnnotate y Labelbox permiten a los anotadores etiquetar y evaluar respuestas generadas por LLM según criterios definidos, como relevancia, claridad y coherencia.

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Además de las métricas automatizadas, los anotadores humanos también evalúan la calidad de las respuestas, detectan sesgos y miden la idoneidad de los modelos para tareas específicas.

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Evaluación automática de la parcialidad yla equidad

Los LLM pueden estar sujetos a sesgos, y se utilizan varias herramientas para identificar y evaluar estos sesgos:

• Indicadores de imparcialidad: Estos indicadores, disponibles en marcos como TensorFlow o Fairlearn, pueden utilizarse para evaluar si el modelo lingüístico está sesgado hacia criterios sensibles como el sexo, la raza o el origen étnico.
• Herramientas de evaluación comparativa de sesgos: bibliotecas como CheckList pueden utilizarse para comprobar los sesgos de los modelos lingüísticos mediante la simulación de situaciones reales en las que pueden producirse sesgos.

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Herramientas de análisis de errores

El análisis de errores sirve para diagnosticar los puntos débiles de un modelo. Herramientas como Error Analysis Toolkit y Errudite ayudan a comprender por qué falla un modelo en determinadas tareas, explorando los errores por categoría o tipo de datos. De este modo se pueden introducir mejoras en el modelo.

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Pruebas en un entorno real

Algunos LLM se evalúan directamente en entornos reales, como aplicaciones para clientes, asistentes virtuales o chatbots. Esto pone a prueba su capacidad para manejar interacciones humanas auténticas. Herramientas como DialogRPT se utilizan a menudo para evaluar la calidad de las respuestas en estos contextos, midiendo criterios como la relevancia y el compromiso.

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Conclusión

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La evaluación de modelos lingüísticos a gran escala (LLM) es un proceso esencial para garantizar su eficacia, robustez y ética. Dado que estos modelos desempeñan un papel cada vez más importante en diversas aplicaciones, se necesitan herramientas y técnicas sofisticadas para medir su rendimiento.

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Tanto si se utilizan métricas como la perplejidad, puntos de referencia como GLUE o evaluaciones humanas para juzgar la calidad de las respuestas, cada enfoque arroja luz adicional sobre los puntos fuertes y débiles de los LLM.

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En Innovatianacreemos que es necesario permanecer alerta ante posibles sesgos y, mejorando constantemente los modelos mediante una evaluación continua, es posible crear sistemas lingüísticos más eficientes, fiables y éticamente responsables, capaces de satisfacer las necesidades de los usuarios en diversos contextos. También es importante dominar la cadena de suministro de la IA, empezando por los conjuntos de datos: a este respecto, el Gobernador de California ha firmado recientemente tres proyectos de ley relacionados con la inteligencia artificial. Uno de los requisitos es que las empresas divulguen los datos utilizados para desarrollar sus modelos de IA...