Los modelos de lenguaje grandes (LLM) presentan un desafío único cuando se trata de evaluación del desempeño. A diferencia del aprendizaje automático tradicional, donde los resultados suelen ser binarios, los resultados del LLM se encuentran en un espectro de corrección. Además, si bien su modelo base puede sobresalir en métricas amplias, el rendimiento general no garantiza un rendimiento óptimo para sus casos de uso específicos.
Por lo tanto, un enfoque holístico para evaluar los LLM debe utilizar una variedad de enfoques, como el uso de LLM para evaluar los LLM (es decir, autoevaluación) y el uso de enfoques híbridos humano-LLM. Este artículo profundiza en los pasos específicos de diferentes métodos y cubre cómo crear conjuntos de evaluación personalizados adaptados a su aplicación, identificar métricas relevantes e implementar métodos de evaluación rigurosos, tanto para seleccionar modelos como para monitorear el desempeño continuo en producción.
Cree conjuntos de evaluación específicos para sus casos de uso
Para evaluar el desempeño de un LLM en un caso de uso específico, debe probar el modelo en un conjunto de ejemplos que sean representativos de sus casos de uso objetivo. Esto requiere crear un conjunto de evaluación personalizado.
- Comience con algo pequeño. Para probar el rendimiento de LLM en su caso de uso, puede comenzar con tan solo 10 ejemplos. Cada uno de estos ejemplos se puede ejecutar varias veces para evaluar la coherencia y confiabilidad del modelo.
- Elija ejemplos desafiantes. Los ejemplos que elija no deben ser sencillos. Deberían ser desafiantes y estar diseñados para probar al máximo la capacidad del modelo. Esto podría incluir indicaciones con aportes inesperados, consultas que podrían inducir sesgos o preguntas que requieran una comprensión profunda del tema. No se trata de engañar al modelo, sino de garantizar que esté preparado para la naturaleza impredecible de las aplicaciones del mundo real.
- Considere aprovechar los LLM para crear un conjunto de evaluación. Curiosamente, es una práctica común aprovechar los modelos de lenguaje para crear conjuntos de evaluación para evaluarse a sí mismo o a otros modelos de lenguaje. Por ejemplo, un LLM puede generar un conjunto de pares de preguntas y respuestas basados en un texto de entrada, que puede utilizar como primer lote de muestras para su aplicación de respuesta a preguntas.
- Incorporar comentarios de los usuarios. Ya sea a partir de pruebas internas del equipo o de una implementación más amplia, los comentarios de los usuarios a menudo revelan desafíos imprevistos y escenarios del mundo real. Estos comentarios se pueden integrar como nuevos ejemplos desafiantes en sus conjuntos de evaluación.
En esencia, crear un conjunto de evaluación personalizado es un proceso dinámico, que se adapta y crece junto con el ciclo de vida de su proyecto LLM. Esta metodología iterativa garantiza que su modelo permanezca en sintonía con los desafíos actuales y relevantes.
Combine métricas, comparaciones y evaluación basada en criterios
Las métricas por sí solas suelen ser insuficientes para evaluar los LLM. Los LLM operan en un ámbito donde no siempre hay una única respuesta "correcta". Además, el uso de métricas agregadas puede resultar engañoso. Un modelo puede sobresalir en un dominio y fallar en otro, y aun así registrar una puntuación promedio impresionante.
Sus criterios de evaluación dependerán de los distintos atributos del sistema LLM en particular. Si bien la precisión y la imparcialidad son objetivos comunes, otros criterios podrían ser primordiales en escenarios específicos. Por ejemplo, un chatbot médico puede priorizar la inofensividad de la respuesta, un robot de atención al cliente puede enfatizar el mantenimiento de un tono amigable constante o una aplicación de desarrollo web puede requerir resultados en un formato específico.
Para agilizar el proceso, se pueden integrar múltiples criterios de evaluación en un único función de retroalimentación. Tomará como entrada el texto generado por un LLM y algunos metadatos, y luego generará una puntuación que indica la calidad del texto.
Por lo tanto, la evaluación holística del desempeño del LLM normalmente implica al menos tres enfoques diferentes:
- Mediciones Cuantitativas: Cuando existen respuestas correctas definitivas, puede utilizar de forma predeterminada los métodos tradicionales de evaluación de ML utilizando enfoques cuantitativos.
- Comparaciones de referencia: Para casos sin una respuesta singular clara pero con una referencia disponible de respuestas aceptables, la respuesta del modelo se puede comparar y contrastar con ejemplos preexistentes.
- Evaluación basada en criterios: En ausencia de una referencia, la atención se centra en medir el resultado del modelo con respecto a los criterios predefinidos.
Tanto las comparaciones de referencias como las evaluaciones basadas en criterios pueden ser ejecutadas por evaluadores humanos o mediante procesos automatizados. A continuación, profundizaremos en las ventajas y desventajas de estos distintos enfoques de evaluación.
Enfoques humanos, de autoevaluación e híbridos
La evaluación humana se considera con frecuencia como el estándar de oro para evaluar aplicaciones de aprendizaje automático, incluidos los sistemas basados en LLM, pero no siempre es factible debido a limitaciones temporales o técnicas. Los enfoques híbridos y de autoevaluación se utilizan a menudo en entornos empresariales para escalar la evaluación del desempeño de LLM.
Evaluación humana
Tener supervisión humana sobre el resultado de las aplicaciones basadas en LLM es esencial para garantizar la precisión y confiabilidad de estos sistemas. Sin embargo, confiar únicamente en este enfoque para evaluar los LLM puede no ser ideal debido a las siguientes limitaciones clave:
- Preocupaciones de calidad: Sorprendentemente, los modelos avanzados como GPT-4 a menudo producen evaluaciones de calidad superior en comparación con los resultados promedio de los trabajadores contratados a través de Mechanical Turk. Los evaluadores humanos, a menos que se guíen por diseños experimentales meticulosos, pueden no centrarse en las cualidades fundamentales que más importan. Existe una propensión a quedar atrapado en elementos superficiales; por ejemplo, podrían preferir una respuesta bien formateada pero errónea a una precisa pero presentada con sencillez.
- Implicaciones de costos: Adquirir evaluaciones humanas de primer nivel es costoso. Cuanto mayor sea la calidad de la evaluación que busque, mayores serán los costos asociados.
- Las limitaciones de tiempo: Recopilar evaluaciones humanas lleva mucho tiempo. En el acelerado mundo del desarrollo de sistemas basados en LLM, donde las implementaciones pueden ocurrir en cuestión de días o semanas, los desarrolladores no siempre pueden darse el lujo de hacer una pausa y esperar comentarios.
Estas limitaciones subrayan la importancia de complementar las evaluaciones humanas con técnicas de evaluación más eficientes.
Autoevaluación
Los modelos de lenguajes grandes han demostrado ser expertos en evaluar el desempeño de sus contrapartes. En particular, se puede utilizar un LLM más avanzado o más grande para evaluar el rendimiento de modelos más pequeños. También es común utilizar un LLM para evaluar su propio resultado. Dada la mecánica de los LLM, un modelo podría proporcionar inicialmente una respuesta incorrecta. Sin embargo, al proporcionar al mismo modelo un mensaje estratégicamente diseñado que solicita una evaluación de su respuesta inicial, el modelo efectivamente tiene la oportunidad de “reflexionar” o “repensar”. Este procedimiento aumenta sustancialmente la probabilidad de que el modelo identifique errores.
El uso de LLM para evaluar otros LLM ofrece una alternativa rápida y rentable al empleo de evaluadores humanos. Sin embargo, este método tiene inconvenientes críticos que los líderes empresariales y tecnológicos deben estar preparados para abordar:
- Cuando se les asigna la tarea de calificar una respuesta en una escala de 1 a 5, los LLM pueden exhibir un sesgo consistente hacia una calificación específica, independientemente de la calidad real de la respuesta.
- Al comparar su propia producción con la de otros modelos, un LLM generalmente muestra preferencia por su propia respuesta.
- La secuenciación de las respuestas candidatas puede ocasionalmente influir en la evaluación, como por ejemplo, demostrar una preferencia por la primera respuesta del candidato mostrada.
- Los LLM tienden a favorecer respuestas más largas, incluso si contienen errores factuales o son más difíciles de entender y utilizar para los usuarios humanos.
Dadas las imperfecciones inherentes a las evaluaciones de LLM, la incorporación estratégica de la supervisión manual por parte de evaluadores humanos sigue siendo un paso aconsejable y no debe omitirse en el proceso de desarrollo de su solicitud de LLM.
Enfoque híbrido
El enfoque predominante es que los desarrolladores se apoyen en gran medida en las evaluaciones automáticas facilitadas por los LLM. Esto les proporciona un mecanismo de retroalimentación inmediata, lo que permite una rápida selección de modelos, ajustes y experimentación con diversas indicaciones del sistema. El objetivo es lograr un sistema con un rendimiento óptimo basado en estas evaluaciones automáticas. Una vez que se completa la fase de evaluación automatizada, el siguiente paso generalmente implica una inmersión más profunda con evaluadores humanos de alta calidad para validar la confiabilidad de la autoevaluación.
Garantizar evaluaciones humanas de alta calidad puede ser una tarea costosa. Si bien no es pragmático recurrir a este nivel de escrutinio después de cada pequeño refinamiento del sistema, la evaluación humana es una fase indispensable antes de realizar la transición de un sistema LLM a un entorno de producción. Como se señaló anteriormente, las evaluaciones de los LLM pueden manifestar sesgos y no ser confiables.
Después de la implementación, es fundamental recopilar comentarios genuinos de los usuarios finales de nuestras aplicaciones basadas en LLM. La retroalimentación puede ser tan simple como hacer que los usuarios califiquen una respuesta como útil (aprobado) o no útil (aprobado), pero idealmente debería ir acompañada de comentarios detallados que resalten las fortalezas y deficiencias de las respuestas del modelo.
Las actualizaciones del modelo fundamental o los cambios en las consultas de los usuarios pueden degradar inadvertidamente el rendimiento de su aplicación o exponer debilidades latentes. El monitoreo continuo del desempeño de la aplicación LLM según nuestros criterios definidos sigue siendo fundamental durante toda su vida operativa para que pueda identificar y abordar rápidamente las deficiencias emergentes. .
Puntos clave
La evaluación del rendimiento de los sistemas basados en LLM presenta desafíos únicos, lo que distingue la tarea de las evaluaciones convencionales de aprendizaje automático. En el proceso de evaluación de un sistema LLM, se deben tener en cuenta las siguientes consideraciones críticas para informar su metodología:
- Conjuntos de evaluación personalizados: Para obtener información útil, es imperativo crear conjuntos de evaluación sólidos y centrados en las aplicaciones. Estos conjuntos no necesariamente tienen que ser grandes, pero deben abarcar una variedad de muestras desafiantes.
- Expansión dinámica de los desafíos de la evaluación: A medida que recibe comentarios de los usuarios, es fundamental ampliar y perfeccionar de forma iterativa el conjunto de evaluación para capturar los desafíos y matices en evolución.
- Métricas cuantitativas y criterios cualitativos: La naturaleza intrincada de los LLM a menudo elude métricas cuantitativas sencillas. Es esencial establecer un conjunto de criterios adaptados a su caso de uso específico, lo que permite una evaluación más matizada del rendimiento del modelo.
- Función de retroalimentación unificada: Para simplificar el proceso de evaluación, considere combinar múltiples criterios en una función de retroalimentación singular y coherente.
- Enfoque de evaluación híbrido: Aprovechar tanto los LLM como los evaluadores humanos de alta calidad en su proceso de evaluación ofrece una perspectiva más integral y produce los resultados más confiables y rentables.
- Monitoreo continuo del mundo real: Al fusionar los comentarios de los usuarios con la función de comentarios unificados, puede monitorear y ajustar continuamente el desempeño de LLM, asegurando una alineación consistente con los requisitos del mundo real.
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