Los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs) se han consolidado como herramientas esenciales en distintas industrias, abarcando desde la mejora de las interacciones con los clientes hasta la automatización de procesos empresariales. Sin embargo, su implementación en escenarios del mundo real presenta importantes retos, particularmente en aspectos como la precisión, la equidad, la pertinencia y la mitigación de alucinaciones, es decir, el fenómeno en que un modelo produce información incorrecta o engañosa. Por esta razón, llevar a cabo una evaluación exhaustiva del rendimiento y las salidas de estos modelos resulta fundamental para mantener la confianza y la seguridad en su uso.
La evaluación se erige como un componente clave en el ciclo de vida de las aplicaciones de inteligencia artificial generativa, al igual que lo es en el aprendizaje automático tradicional. Contar con metodologías de evaluación sólidas es crucial para tomar decisiones informadas sobre la elección de modelos y prompts. No obstante, la evaluación de los LLMs es un proceso complejo y que consume muchos recursos, dado que su capacidad para generar texto libre hace que los métodos tradicionales, como la evaluación humana, sean costosos y difíciles de escalar. Este contexto ha impulsado una creciente demanda de marcos de evaluación automatizados que sean altamente escalables y que se integren en el desarrollo de aplicaciones, similar a las pruebas unitarias y de integración en el desarrollo de software.
Para hacer frente a estos desafíos, se ha lanzado un marco de evaluación automatizado que puede implementarse en AWS. Este sistema permite integrar múltiples LLMs, utilizar métricas de evaluación personalizadas y monitorizar el rendimiento de los modelos de forma continua. Las métricas de evaluación «LLM como juez» se basan en los nuevos modelos de Amazon Nova, que proporcionan evaluaciones escalables gracias a sus capacidades avanzadas y baja latencia. Además, este marco incluye una interfaz amigable para facilitar su uso.
Antes de activar los procesos de evaluación para soluciones de inteligencia artificial generativa, es fundamental establecer métricas y criterios claros para la evaluación, así como contar con un conjunto de datos representativos. Este conjunto debe contener muestras diversas y, si es posible, valores de verdad generados por expertos. El tamaño del conjunto dependerá de la aplicación, pero debe incluir casos relevantes y variopintos. El desarrollo de este conjunto puede ser un proceso iterativo, mejorado continuamente con nuevas muestras y enriquecido con ejemplos donde el rendimiento del modelo sea deficiente.
Las métricas de evaluación pueden agruparse en tres categorías principales. Las métricas basadas en latencia incluyen medidas como el tiempo de generación de respuesta; el costo se refiere al gasto asociado con esa generación; y las métricas de rendimiento, que dependen en gran medida del caso, pueden abarcar mediciones de precisión y consistencia fáctica de las respuestas generadas.
La evaluación de un modelo puede llevarse a cabo mediante un flujo de trabajo típico que combine evaluaciones en línea, manuales y cualitativas, junto con evaluaciones automatizadas en lotes y cuantitativas. Este enfoque puede introducir complicaciones operativas significativas, lo que hace indispensable contar con herramientas de comparación, servicios de gestión de prompts y servicios de inferencia a gran escala, entre otros.
Con el lanzamiento de este sistema de evaluación automatizada de IA generativa en AWS, se busca simplificar el proceso de evaluación, lo que a su vez aspira a mejorar la productividad de los equipos durante el ciclo de desarrollo. Esta solución no solo ofrece una evaluación eficaz de los modelos de LLM en producción, sino que además garantiza que las soluciones de inteligencia artificial generativa se mantengan actualizadas y optimizadas para satisfacer los estándares de precisión, equidad y relevancia.
