Evaluación del LLM en IA: ¿Por qué y cómo evaluar el rendimiento de los modelos lingüísticos?
Con la adopción rápida (y masiva) de la IA generativa en varias aplicaciones de consumo, la evaluación de modelos lingüísticos a gran escala (LLM) se ha convertido en un tema 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 de acuerdo con los objetivos deseados.
Sin embargo, evaluar un modelo lingüístico no se limita a verificar su capacidad para producir respuestas coherentes. Es un proceso riguroso que implica múltiples criterios, que van desde la precisión hasta la solidez, la ética y la equidad. Comprender estos diversos parámetros es fundamental para garantizar que los LLM cumplan con los requisitos de los usuarios y las industrias que los adoptan.
💡 En este artículo, haremos un Descripción general de las prácticas comunes para evaluar las IA y en particular los principales modelos lingüísticos. Tenga en cuenta que este es un campo en constante evolución; este artículo no pretende ser exhaustivo. Además, no dude en ponerse en contacto con nosotros envíe sus ideas o herramientas para evaluar el LLM!
¿Qué es un modelo lingüístico a gran escala (LLM)?
Un modelo lingüístico a gran escala (LLM) es un tipo de inteligencia artificial basado en redes neuronales profundo, diseñado para comprender, generar y manipular texto a escala. Estos modelos, basados en miles de millones de registros textuales, son capaces de captar matices lingüísticos complejos y producir respuestas coherentes en una variedad de contextos, incluida la traducción de un idioma a otro.
Gracias a su tamaño y a la cantidad de parámetros que contienen, los LLM pueden realizar tareas de procesamiento del lenguaje natural (PNL), como la traducción automática, la generación de texto, la respuesta a preguntas o análisis de sentimientos.
Los LLM destacan por su capacidad para «aprender» las relaciones entre palabras, oraciones y conceptos basándose en la gran cantidad de datos en los que están capacitados.
Esto les permite adoptar un comportamiento adaptativo, mejorar su desempeño a medida que están expuestos a más datos y proporcionar resultados relevantes en áreas específicas, sin requerir capacitación adicional en esas áreas. Algunos ejemplos notables de LLM son el GPT (Generative Pre-Training Transformer) de OpenAI, el BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) de Google o Claude de Anthropic.
🤔 Quizás te preguntes cuáles son los desafíos que plantea la IA en términos de sesgo, consumo de energía y comprensión detallada de los contextos culturales y éticos ? Estos son temas recurrentes cuando se habla de LLM. Sigue leyendo: te contamos más sobre la importancia de evaluar los modelos lingüísticos.
¿Por qué es esencial evaluar el rendimiento de los modelos lingüísticos?
La evaluación del rendimiento de los modelos lingüísticos (LLM) es esencial por varias razones, tanto técnicas como éticas. Éstos son algunos de ellos:
Garantizar la confiabilidad de las aplicaciones basadas en LLM
Los modelos lingüísticos se utilizan en muchas aplicaciones delicadas, como los asistentes virtuales, los sistemas de traducción y la producción de contenido. Por lo tanto, es esencial evaluar su precisión, coherencia y capacidad para comprender y generar textos en diferentes contextos. Esta evaluación garantiza que los modelos cumplan con las expectativas de calidad y confiabilidad de los usuarios.
Identificar y corregir los sesgos
Los modelos lingüísticos a gran escala se forman a partir de enormes cantidades de datos de Internet, lo que puede introducir sesgos (no creo que todo lo que se dice en Reddit sea cierto... 😁). La evaluación de los 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 equitativos.
Optimización del rendimiento y la solidez
La evaluación continua de los LLM es necesaria para probar su capacidad de adaptarse a situaciones variadas, mantener un desempeño estable en diferentes tareas y reaccionar ante Insumos inesperado. Esta optimización no solo permite mejorar la eficiencia de los modelos, sino también comparar los nuevos modelos con los antiguos y garantizar una mejora continua.
¿Cuáles son los principales criterios para evaluar un LLM?
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 un punto de vista técnico y comercial, estos son algunos de los criterios más importantes:
Precisión y consistencia
La precisión se refiere a la capacidad del LLM para proporcionar respuestas correctas y relevantes para la pregunta formulada o la tarea asignada. La coherencia, por otro lado, se refiere a la capacidad del modelo para producir respuestas lógicas y coherentes a lo largo de una larga serie de interacciones, sin contradecirse entre sí.
Comprensión contextual
Un buen LLM debe poder comprender el contexto en el que se hace una pregunta u orden. Esto incluye comprender las relaciones entre las palabras, los matices lingüísticos y los elementos culturales o específicos de un dominio.
Robustez y resiliencia a los sesgos
Un LLM sólido debería poder funcionar correctamente incluso cuando se enfrente a entradas inusuales, ambiguas o incorrectas. La resiliencia a los sesgos también es fundamental, ya que los modelos lingüísticos pueden replicar y amplificar los sesgos presentes en sus datos de entrenamiento. Por lo tanto, la evaluación de la solidez incluye la capacidad de identificar y limitar estos sesgos.
Rendimiento de generación de texto
La calidad de la generación de texto es un criterio clave, especialmente para las aplicaciones en las que los modelos necesitan producir contenido, como los chatbots o las herramientas de escritura. Las evaluaciones se centran en la fluidez, la gramática y la relevancia de las respuestas generadas.
Escalabilidad y rendimiento computacional
Un criterio que a menudo se subestima 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 que funcione.
Ética y equidad
Un modelo lingüístico también debe evaluarse en función de su impacto ético. Esto incluye la forma en que maneja la información confidencial, su comportamiento cuando se trata de cuestiones éticas y su capacidad para no promover contenido inapropiado o discriminatorio.
Capacidad de respuesta y adaptabilidad
La capacidad de respuesta se refiere a la capacidad 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 a preguntas inesperadas sin comprometer la calidad de las respuestas.
Con estos criterios, es posible evaluar minuciosamente la calidad, el fiabilidad y el eficiencia de ¡LLMs en diferentes contextos!
¿Cómo se mide la precisión de un modelo lingüístico?
Medir la precisión de un modelo lingüístico (LLM) es un proceso complejo que implica varias técnicas y herramientas. Estos son los principales métodos para evaluar esta precisión:
Uso de métricas de rendimiento estándar
Por lo general, se utilizan varias métricas para evaluar la precisión de los modelos lingüísticos:
- 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 la clasificación de textos o la respuesta a preguntas cerradas.
- Perplejidad : Se trata de una métrica que se utiliza con frecuencia para los modelos lingüísticos. Mide la probabilidad de que un modelo se atribuya a secuencias de palabras. Cuanto menor sea la perplejidad, más preciso y seguro será el modelo en sus predicciones.
- Score BLUE (suplente de evaluación bilingüe) : Evalúa la similitud entre un texto generado por el modelo y un texto de referencia. Se utiliza con frecuencia en tareas como la traducción automática y mide la precisión de las frases generadas comparando n-gramas (grupos de palabras) con el texto esperado.
- Puntuación RED (suplente orientado a la revocación para la evaluación de Gisting) : Se utiliza para evaluar las tareas de resumen automático y compara los segmentos del texto generado con los resúmenes humanos, midiendo las similitudes superficiales entre palabras y oraciones.
Prueba en Puntos de referencia públicos
Existen numerosos puntos de referencia estandarizados para evaluar la precisión de los LLM en tareas específicas de procesamiento del lenguaje natural (PNL). Entre los más conocidos. Estos puntos de referencia proporcionan una base para la comparación entre los distintos modelos lingüísticos:
- GLUE BENCHMARK (Evaluación de la comprensión del lenguaje general) : Un conjunto de puntos de referencia que evalúan habilidades como la comprensión de textos, la clasificación y la coincidencia de oraciones.
- SUPERGLUE Una versión más desafiante de GLUE, diseñada para evaluar modelos avanzados en tareas de comprensión más complejas.
- SQuaD (conjunto de datos de respuestas a preguntas de Stanford) : un punto de referencia utilizado para evaluar la precisión de los modelos en las tareas de preguntas y respuestas en función de un contexto determinado.
Evaluación humana
En algunos casos, las métricas automáticas no son suficientes para capturar toda la sutileza del texto generado por un LLM. La evaluación humana sigue siendo un método complementario y a menudo indispensable, en particular para:
- Juzgando el calidad del texto generado (fluidez, coherencia, relevancia).
- Evalúe el entender el contexto según el modelo.
- Identificar sesgos O errores contextuales que es posible que las herramientas automatizadas no detecten.
Los anotadores humanos puede así 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 producir conjuntos de datos de referencia.
Comparación con las respuestas de referencia (o «respuestas»)Estándar de oro«)
Para tareas como responder preguntas o resúmenes, los resultados generados por el modelo se comparan con las respuestas de referencia. Esto permite medir directamente la precisión de las respuestas proporcionadas de acuerdo con las esperadas, teniendo en cuenta los matices y la fidelidad al contenido original.
Evaluación de casos reales
Por último, para medir la precisión de una manera más pragmática, los modelos a menudo se prueban 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.
¿Qué herramientas y técnicas se utilizan para la evaluación de los LLM?
La evaluación de modelos lingüísticos a gran escala (LLM) se basa en un conjunto de herramientas y técnicas que permiten medir diferentes aspectos de su desempeño. Estas son algunas de las herramientas y técnicas más utilizadas:
Herramientas de comparativa de mercado
Las plataformas de evaluación comparativa permiten probar y comparar los LLM en tareas específicas de procesamiento del lenguaje natural (PNL). Entre las herramientas más populares se encuentran:
Cara abrazada
Esta plataforma ofrece herramientas para evaluar modelos lingüísticos, en particular a través de conjuntos de datos de referencia y tareas específicas. Hugging Face también proporciona API y bibliotecas para probar los LLM Puntos de referencia como GLUE, SuperGlue y sQuad.
Suite de evaluación OpenAI
Este conjunto de herramientas, que se utiliza para evaluar los modelos GPT, permite evaluar las habilidades de los LLM en una variedad de tareas, como la generación de textos, la comprensión del lenguaje y las respuestas a las preguntas.
SuperGlue y GLUE
Estos puntos de referencia se utilizan ampliamente para evaluar las habilidades de comprensión lingüística de los LLM. Miden el desempeño en tareas como la clasificación de textos, la paráfrasis y la detección de inconsistencias.
Arnés de evaluación del modelo lingüístico de Eleutherai
Esta herramienta está diseñada para probar modelos de lenguaje en una amplia gama de tareas y conjuntos de datos. Se usa para evaluar la generación de textos, la finalización de oraciones y otras habilidades lingüísticas.
Verificación de IA
AI Verify es una herramienta de prueba y validación para sistemas de inteligencia artificial, desarrollada por la Autoridad de Desarrollo de Medios de Infocomm (IMDA) de Singapur. Lanzado en 2022, su objetivo es ayudar a las empresas a evaluar y demostrar la fiabilidad, la ética y el cumplimiento normativo de sus modelos de IA. AI Verify permite probar aspectos como la solidez, la imparcialidad, la explicabilidad y la privacidad, al proporcionar un marco estandarizado para garantizar que los sistemas de IA funcionen de manera responsable y transparente.
Herramientas para medir las puntuaciones de perplejidad y similitud
Métricas como las puntuaciones de perplejidad o similitud, como BLUE y RED, se utilizan para evaluar la calidad de las predicciones generadas por los modelos.
- Calculadoras de perplejidad : Las herramientas permiten 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; una menor perplejidad indica un mejor rendimiento.
- BLUE (suplente de evaluación bilingüe) : una herramienta que se utiliza principalmente para evaluar las traducciones automáticas, mide la similitud entre el texto generado por el modelo y un texto de referencia comparando grupos de palabras (n gramos).
- RED (suplente orientado a la revocación para la evaluación de Gisting) : Se utiliza para evaluar tareas resumidas (»Resumen«), RED compara la similitud entre el texto generado y el resumen esperado en términos de superposición de oraciones.
Anotación de datos y evaluación humana
La anotación de datos desempeña un papel central en la evaluación de los modelos lingüísticos, especialmente para tareas subjetivas como la generación de texto. Plataformas como SuperAnote y Caja de etiquetas permiten a los anotadores etiquetar y evaluar las respuestas generadas por los LLM de acuerdo con criterios definidos, como la relevancia, la claridad y la coherencia.
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.
Evaluación automática de sesgos y»Equidad»
Los LLM pueden estar sujetos a sesgos y se utilizan varias herramientas para identificar y evaluar estos sesgos:
- Indicadores de equidad : Estos indicadores, disponibles en marcos como TensorFlow o Aprendizaje justo, permiten evaluar si el modelo lingüístico tiene sesgos en función de criterios delicados como el género, la raza o el origen étnico.
- Herramientas de evaluación comparativa de sesgos : Bibliotecas como Lista de verificación permiten probar los sesgos de los modelos lingüísticos, simulando situaciones reales en las que pueden producirse sesgos.
Herramientas de análisis de errores
El análisis de errores permite diagnosticar las debilidades de un modelo. Herramientas como Kit de herramientas de análisis de errores y Errudita ayudan a entender por qué un modelo falla en ciertas tareas, al explorar los errores por categoría o tipo de datos. Esto permite centrarse en las mejoras del modelo.
Pruebas en el mundo real
Algunos LLM se evalúan directamente en entornos reales, como aplicaciones de cliente, asistentes virtuales o chatbots. Esto les permite poner a prueba su capacidad para gestionar interacciones humanas auténticas. Herramientas como Diálogo RPT se utilizan a menudo para evaluar la calidad de las respuestas en estos contextos, midiendo criterios como la relevancia y el compromiso.
Conclusión
La evaluación de los modelos lingüísticos a gran escala (LLM) es un proceso esencial para garantizar su eficacia, solidez y ética. Dado que estos modelos desempeñan un papel cada vez más importante en una variedad de aplicaciones, se necesitan herramientas y técnicas sofisticadas para medir su rendimiento.
Ya sea a través de métricas como la perplejidad, Puntos de referencia como GLUE o evaluaciones humanas para juzgar la calidad de las respuestas, cada enfoque proporciona información adicional sobre las fortalezas y debilidades de los LLM.
En Innovatiana, creemos que es necesario permanecer atentos a los posibles sesgos y, al mejorar constantemente los modelos mediante evaluaciones continuas, es posible crear sistemas lingüísticos que sean más eficientes, confiables 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: por ello, el gobernador de California firmó recientemente tres proyectos de ley relacionados con la inteligencia artificial. Entre los requisitos, encontramos la obligación de que las empresas divulguen los datos utilizados para desarrollar sus modelos de IA...
