Evaluar el rendimiento de un Modelo de Lenguaje de Gran Escala (LLM, por sus siglas en inglés) implica una serie de estrategias y métricas para asegurar que el modelo funcione de manera efectiva en tareas específicas. A continuación, se describen distintas metodologías y se proporcionan ejemplos concretos.
La evaluación intrínseca implica medir la calidad del modelo en términos de cómo maneja el propio lenguaje. Algunas métricas comunes incluyen:
- Perplejidad (Perplexity): Mide la incertidumbre del modelo al predecir la siguiente palabra en una secuencia. Un valor de perplejidad más bajo indica un modelo más confiable.
Ejemplo: Si un modelo tiene una perplejidad de 10 en un corpus de prueba, eso indica que, en promedio, el modelo está tan sorprendido por la palabra escogida cada 10 palabras como si hubiera 10 opciones igualmente probables.- Evaluación de coherencia y fluidez: Mediante técnicas de revisión humana o comparación con textos de referencia, se puede evaluar si las respuestas generadas son coherentes y fluidas.
Fuente: Brown, T. B., et al. “Language Models are Few-Shot Learners.” arXiv preprint arXiv:2005.14165 (2020).
La evaluación extrínseca se centra en cómo el LLM realiza tareas específicas del mundo real, como la clasificación de texto, la traducción automática, o la generación de resúmenes.
- Tareas downstream: Pruebas en aplicaciones específicas como el análisis de sentimientos, donde la precisión, la recuperación de información (recall), y la puntuación F1 son utilizadas para medir la efectividad del modelo.
Ejemplo: Un modelo aplicado a la tares de clasificación de opiniones en redes sociales puede ser evaluado usando precisión y recuperación para determinar cuán bien distingue opiniones positivas de negativas. Fuente: Liu, Y., et al. “RoBERTa: A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach.” arXiv preprint arXiv:1907.11692 (2019).
- Revisión de resultados y razonamiento: Es esencial evaluar si el modelo puede justificar sus recomendaciones o predicciones, especialmente en aplicaciones críticas como la medicina o el derecho.
Ejemplo: En el contexto de un chatbot médico, evaluar si las recomendaciones vienen con explicaciones claras y fundamentadas. Fuente: Ribeiro, M. T., et al. “Why should I trust you?”: Explaining the predictions of any classifier.” Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (2016).
- Evaluación de sesgo: Involucra medir si el modelo mantiene sesgos indeseables relacionados con el género, raza, etc. Herramientas especializadas como Fairness Indicators pueden ser usadas.
Ejemplo: Ejecutar el modelo en diferentes cohortes demográficas para asegurar de que el rendimiento no disminuye significativamente en una determinada cohorte.- Pruebas de adversarial robustness: Son pruebas diseñadas para medir cómo se comporta el modelo cuando se enfrenta a datos diseñados intencionalmente para confundirlo.
Fuente: Dinan, E., et al. “Build it break it fix it for dialogue safety: Robustness from adversarial human attack.” arXiv preprint arXiv:1908.06083 (2019).
- Recursos computacionales: Evaluar el tiempo y los recursos necesarios para entrenar o hacer inferencias con el modelo.
Ejemplo: Un LLM utilizado en dispositivos móviles necesitará ser lo suficientemente eficiente en términos de memoria y energía. Fuente: Strubell, E., Ganesh, A., & McCallum, A. “Energy and policy considerations for deep learning in NLP.” arXiv preprint arXiv:1906.02243 (2019).
Evaluar el rendimiento de un LLM es un proceso multifacético que requiere considerar varios enfoques y métricas. Abordar tanto la evaluación intrínseca como extrínseca, así como factores como la interpretabilidad, robustez y eficiencia asegura una comprensión completa del modelo. Esto permite implementar adecuaciones necesarias para mejorar el rendimiento y la ética del modelo en aplicaciones específicas.
