La evaluación del rendimiento de los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) se ha convertido en un tema esencial para las organizaciones que buscan maximizar el potencial de esta innovadora tecnología. En este sentido, se ha lanzado un nuevo marco denominado «LLM-as-a-judge», diseñado para simplificar y optimizar el proceso de evaluación de modelos de inteligencia artificial. Esta metodología permite a las empresas medir la eficacia de sus modelos utilizando métricas predefinidas, garantizando así que la tecnología se adapte a sus necesidades y objetivos específicos. Como resultado, las compañías podrán evaluar con precisión el rendimiento de sus sistemas de IA, lo que les facilitará tomar decisiones bien fundamentadas sobre la selección, optimización y despliegue de modelos.
Amazon Bedrock, una plataforma que ha incorporado estas capacidades, proporciona modelos fundacionales de alto rendimiento a través de una única API. Recientemente, ha presentado dos importantes funcionalidades de evaluación: el uso del marco «LLM-as-a-judge» en la Evaluación de Modelos de Amazon Bedrock y la evaluación RAG para las Bases de Conocimiento de Amazon Bedrock. Ambas funcionalidades, aunque se centran en aspectos diferentes, comparten la técnica «LLM-as-a-judge» como soporte, lo que brinda a las organizaciones una orientación completa sobre cómo configurar características, iniciar trabajos de evaluación a través de la consola y APIs de Python.
Una de las características más destacadas del método «LLM-as-a-judge» es su capacidad para realizar evaluaciones inteligentes automatizadas. Esto significa que los modelos preentrenados pueden evaluar respuestas automáticamente, alcanzando una calidad de evaluación comparable a la humana y generando ahorros de costos de hasta el 98%. Además, este enfoque aborda áreas fundamentales como la calidad, la experiencia del usuario, el cumplimiento de instrucciones y la monitorización de la seguridad, abarcando aspectos como la corrección, la relevancia y la mitigación de estereotipos.
La integración de esta innovadora característica en Amazon Bedrock permite a los usuarios aprovechar la funcionalidad a través de la consola de gestión de AWS, facilitando la incorporación de conjuntos de datos personalizados para fines de evaluación. De esta manera, el marco «LLM-as-a-judge» se perfila como una solución integral que ayuda a las organizaciones a optimizar el rendimiento de sus modelos de IA, al mismo tiempo que mantienen altos estándares de calidad y seguridad, lo que garantiza que sus aplicaciones de inteligencia artificial sean eficientes y estén alineadas con sus objetivos estratégicos.
