La elección del modelo de lenguaje adecuado para aplicaciones específicas se ha convertido en un reto esencial para las organizaciones. Muchas veces, las decisiones se basan en evaluaciones improvisadas utilizando modelos populares, confiando en juicios de calidad subjetivos. Este enfoque puede llevar a decisiones precipitadas, pasando por alto errores sutiles y comportamientos inseguros que podrían ser detectados solo con análisis más exhaustivos.
Adoptar un enfoque más completo implica evaluar el modelo mediante métricas cualitativas y cuantitativas, considerando aspectos como la calidad de las respuestas, el costo y el rendimiento. Sin embargo, los sistemas de evaluación actuales no son lo suficientemente escalables para permitir el máximo aprovechamiento de las opciones de modelos disponibles. Por ello, es crucial establecer un proceso de evaluación estructurado que permita tomar decisiones informadas.
Evaluar basándose en impresiones subjetivas tiene limitaciones significativas. Los evaluadores pueden preferir respuestas estilísticamente atractivas en lugar de objetivamente precisas. Esta evaluación limitada no abarca la complejidad de escenarios reales, perdiendo así casos extremos que podrían revelar debilidades importantes. Además, existe el riesgo de inconsistencias entre evaluadores debido a la falta de un marco de referencia claro, complicando la alineación entre la elección del modelo y los objetivos comerciales de la organización.
Benchmarks como MMLU y HellaSwag, aunque útiles para evaluaciones estandarizadas, tienden a centrarse en el rendimiento general en lugar de en dominios específicos. Así, un modelo que se clasifica bien en trivia puede ser ineficaz donde se requiere un conocimiento especializado de terminología, ocasionando respuestas incorrectas o excesivamente largas.
Para estructurar adecuadamente la evaluación, es importante considerar múltiples dimensiones, como la precisión, latencia y eficiencia de costos. Un marco de evaluación robusto no solo mejora la confianza en el modelo, sino que también permite un análisis más profundo. A medida que se utilicen métodos que combinen métricas cuantitativas con evaluaciones cualitativas, las organizaciones podrán ejecutar evaluaciones más efectivas. La estructura debe incluir criterios como corrección, completitud, relevancia y coherencia para validar la calidad de las respuestas.
La nueva iniciativa 360-Eval busca automatizar estos procesos de evaluación, ofreciendo una herramienta que captura la profundidad y amplitud del rendimiento del modelo. Este marco permite que organizaciones como AnyCompany evalúen diferentes modelos de manera integrada, considerando criterios que no solo resaltan la precisión, sino también el costo y la eficiencia.
Por ejemplo, AnyCompany está desarrollando una solución SaaS para mejorar las arquitecturas de bases de datos. La herramienta convierte requisitos en lenguaje natural en modelos de datos específicos para PostgreSQL. La organización evalúa varios modelos de lenguaje para asegurar respuestas rápidas y rentables, sin sacrificar calidad.
La elección final del modelo se basó en rendimiento, costo y precisión, permitiendo no solo decisiones informadas, sino también adaptabilidad a las necesidades cambiantes. Con la rápida evolución de la inteligencia artificial generativa, una infraestructura de evaluación sólida es esencial para encontrar el modelo adecuado para cada aplicación.
