Los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs) están revolucionando diversas industrias al facilitar desde interacciones más eficientes con los clientes hasta la automatización de procesos empresariales. A pesar de sus beneficios, la implementación de estos modelos en escenarios reales trae consigo desafíos considerables, sobre todo en términos de precisión, equidad, relevancia y la mitigación de alucinaciones, es decir, cuando un modelo genera información incorrecta o engañosa. Esto hace que la evaluación exhaustiva del rendimiento y las salidas de estos modelos sea esencial para garantizar la confianza y seguridad en su uso.
La evaluación ha cobrado un rol protagónico en el ciclo de vida de las aplicaciones de inteligencia artificial generativa, similar al aprendizaje automático tradicional. Poseer metodologías de evaluación robustas es crucial para tomar decisiones informadas sobre qué modelos y prompts utilizar. Sin embargo, evaluar LLMs es un proceso complejo y demandante de recursos debido a su habilidad de generar texto libremente. Aunque la evaluación humana brinda valiosos insights, su alto costo y dificultad para escalar ha impulsado la necesidad de crear marcos de evaluación automatizados, escalables y fácilmente integrables, al igual que las pruebas unitarias y de integración en el desarrollo de software.
Para enfrentar estos retos, se ha desarrollado un marco de evaluación automatizado implementable en AWS. Esta solución permite la integración de múltiples LLMs, el uso de métricas de evaluación personalizadas y la monitorización continua del rendimiento de los modelos. Se introducen métricas de tipo «LLM como juez», utilizando los nuevos modelos de Amazon Nova, que destacan por sus avanzadas capacidades y baja latencia, favoreciendo evaluaciones escalables. Asimismo, se ofrece una interfaz amigable para facilitar su adopción.
Antes de poner en marcha los procesos de evaluación para soluciones de inteligencia artificial generativa, es vital establecer métricas y criterios de evaluación claros, así como reunir un conjunto de datos representativos, que incluya muestras diversas y, de ser posible, valores de verdad proporcionados por expertos. Este conjunto de datos debería cubrir casos relevantes y variados, adaptándose constantemente mediante la incorporación de nuevas muestras y ejemplos que evidencien deficiencias en el rendimiento del modelo.
Las métricas de evaluación se dividen en tres grandes categorías: basadas en latencia, evaluando el tiempo de generación de respuestas; de costo, analizando el gasto asociado a dicha generación; y de rendimiento, específicas para cada caso de uso, midiendo la precisión y consistencia de las respuestas generadas.
La evaluación de un modelo puede abordarse mediante un flujo de trabajo que incluye tanto evaluaciones en línea, manuales y cualitativas, como automatizadas, por lotes y cuantitativas. Este enfoque puede generar desafíos operativos significativos, por lo que es esencial contar con herramientas de comparación, servicios de gestión de prompts y servicios de inferencia a gran escala.
Con la implementación de un sistema de evaluación automatizado para IA generativa en AWS, se busca simplificar el proceso de evaluación, mejorando la productividad durante el ciclo de desarrollo. Esta solución no solo promueve una evaluación efectiva de los modelos de LLM en producción, sino que también asegura que las soluciones de inteligencia artificial generativa se mantengan optimizadas, cumpliendo con estándares de precisión, equidad y relevancia.
