Los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs) se han convertido en herramientas indispensables para una amplia gama de aplicaciones en diversas industrias, desde la mejora de las interacciones con clientes hasta la automatización de procesos empresariales. No obstante, la implementación de estos modelos en escenarios del mundo real representa un conjunto de desafíos significativos, especialmente en términos de precisión, equidad y la mitigación de alucinaciones, el fenómeno en el cual un modelo genera información incorrecta o engañosa. Por ello, es fundamental realizar una evaluación exhaustiva del rendimiento y las producciones de estos modelos para mantener la confianza y seguridad en su uso.
La evaluación ocupa un lugar central en el ciclo de vida de las aplicaciones de inteligencia artificial generativa, similar al rol que desempeña en el aprendizaje automático tradicional. Contar con metodologías de evaluación sólidas permite tomar decisiones informadas sobre la selección de modelos y prompts. Sin embargo, evaluar LLMs es un proceso complejo y muy demandante en términos de recursos debido a su capacidad para generar texto libre. Métodos como la evaluación humana proporcionan insights valiosos, pero son costosos y difíciles de escalar, lo que ha llevado a una creciente demanda de marcos de evaluación automatizados que sean altamente escalables y que se puedan integrar en el desarrollo de aplicaciones, al igual que las pruebas unitarias e integraciones en el desarrollo de software.
Para afrontar estos retos, se ha introducido un marco de evaluación automatizado que puede ser desplegado en AWS. Este sistema facilita la integración de múltiples LLMs, permite el uso de métricas de evaluación personalizadas y ofrece monitorización continua del rendimiento de los modelos. Se presentan métricas de evaluación del tipo «LLM como juez» utilizando los nuevos modelos de Amazon Nova, que ofrecen evaluaciones escalables gracias a sus avanzadas capacidades y baja latencia. Asimismo, se proporciona una interfaz amigable para facilitar su uso.
Antes de implementar procesos de evaluación para soluciones de inteligencia artificial generativa, es crucial establecer métricas y criterios claros para la evaluación, así como reunir un conjunto de datos representativos. Este conjunto debe incluir muestras diversas y, si es posible, valores de la verdad generados por expertos. El tamaño del conjunto de datos debe ser tal que abarque casos relevantes y variados, con un desarrollo mejorado continuamente mediante nuevas muestras y ejemplos donde el rendimiento del modelo sea deficiente.
Las métricas de evaluación pueden dividirse en tres áreas principales. Las métricas basadas en latencia, que incluyen medidas como el tiempo de generación de respuesta; las métricas de costo, que se refieren al gasto asociado con la generación de respuestas; y las métricas de rendimiento, que son altamente dependientes del caso y pueden incluir mediciones de precisión y consistencia factual de las respuestas generadas.
La evaluación de un modelo se puede llevar a cabo mediante un flujo de trabajo típico que incluye evaluaciones en línea, manuales y cualitativas, además de evaluaciones automatizadas en lotes y cuantitativas. Este enfoque podría agregar complejidades operativas significativas, haciendo necesario contar con herramientas de comparación, servicios de gestión de prompts y servicios de inferencia a gran escala.
Con la introducción de un sistema de evaluación automatizada de IA generativa en AWS, se busca simplificar el proceso de evaluación, mejorando así la productividad de los equipos durante el ciclo de desarrollo. Esta solución no solo permite una evaluación efectiva de los modelos de LLM en producción, sino que garantiza que las soluciones de inteligencia artificial generativa se mantengan actualizadas y optimizadas para cumplir con los estándares de precisión, equidad y relevancia.
