En un contexto donde la inteligencia artificial se ha convertido en una herramienta esencial para mejorar procesos y experiencias en diversas industrias, los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs) están jugando un papel crucial. Sin embargo, la implementación de estos modelos en situaciones del mundo real no está exenta de retos significativos, como la precisión, la equidad, la relevancia y la mitigación de alucinaciones, el fenómeno donde un modelo genera información inexacta o errónea. Por lo tanto, evaluar rigurosamente el desempeño y los resultados de estos modelos es fundamental para mantener la confianza y la seguridad.
La evaluación es un componente central en el desarrollo de aplicaciones de inteligencia artificial generativa, semejante a las prácticas en el aprendizaje automático tradicional. Contar con métodos de evaluación sólidos permite tomar decisiones informadas sobre la selección de modelos y configuraciones de prompts. Sin embargo, la evaluación de LLMs es un proceso complejo que consume muchos recursos debido a su habilidad para generar texto libre. Aunque la evaluación humana proporciona información valiosa, esta es costosa y poco escalable, lo que ha creado una necesidad creciente de marcos de evaluación automatizados que sean escalables y fácilmente integrables en el desarrollo de aplicaciones.
Para enfrentar estos desafíos, se ha creado un marco de evaluación automatizado capaz de funcionar en Amazon Web Services (AWS). Este sistema permite la integración de múltiples LLMs, la utilización de métricas de evaluación personalizadas y el monitoreo continuo del desempeño de los modelos. Con los modelos de Amazon Nova, se presentan métricas de evaluación «LLM como juez», permitiendo evaluaciones escalables gracias a sus avanzadas capacidades y baja latencia. Además, se proporciona una interfaz amigable para facilitar su utilización.
Antes de implementar evaluaciones para soluciones de IA generativa, es vital establecer métricas y criterios claros y reunir un conjunto de datos representativos. Este conjunto debe incluir muestras variadas y, si es posible, valores de verdad generados por expertos. El tamaño del conjunto dependerá de la aplicación específica, pero debe incluir casos relevantes y variados. El desarrollo de este conjunto es un proceso iterativo, que puede mejorar con nuevas muestras y ejemplos donde el rendimiento del modelo sea deficiente.
Las métricas de evaluación se pueden agrupar en tres categorías principales. Las métricas de latencia, que incluyen el tiempo de generación de respuesta, las de costo, que se refieren al gasto asociado con la generación de respuestas, y las de rendimiento, altamente dependientes del caso, que pueden incluir mediciones de precisión y consistencia fáctica de las respuestas generadas.
La evaluación de un modelo se puede realizar a través de un flujo de trabajo que incluyan tanto evaluaciones en línea, manuales y cualitativas, como evaluaciones automatizadas en lotes y cuantitativas. Este enfoque puede generar ciertas dificultades operativas, convirtiéndose en algo necesario contar con herramientas de comparación y servicios de gestión e inferencia a gran escala, entre otros.
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 eficaz de los modelos 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.
