Evaluar el desempeño de un modelo de lenguaje grande (LLM, por sus siglas en inglés) es una tarea compleja que requiere una combinación de métricas cuantitativas y cualitativas. A continuación se detallan algunos métodos y ejemplos basados en fuentes confiables y reconocidas.
- Perplejidad (Perplexity): Es una medida utilizada comúnmente para evaluar modelos de lenguaje. Cuanto menor sea la perplejidad, mejor es el modelo en predecir una muestra de texto. Se puede calcular usando técnicas de probabilidad y estadística. Según el trabajo de Jelinek y Mercer (1980), la perplejidad puede considerarse como la “encontrada inversa a la probabilidad promedio del corpus”.
- Exactitud (Accuracy): Se utiliza principalmente en tareas de clasificación. Por ejemplo, en un modelo de clasificación de sentimiento, se calcula el número de predicciones correctas sobre el número total de predicciones, como se explica en “Machine Learning Yearning” de Andrew Ng (2018).
- BLEU (Bilingual Evaluation Understudy): Es una métrica de evaluación para la traducción automática. La métrica BLEU medirá la similitud entre la salida generada por el modelo y una o varias traducciones de referencia. Papineni et al. (2002) propusieron esta métrica, que ha sido ampliamente adoptada por la comunidad de PNL.
- Revisión Humana: La evaluación humana es necesaria para aspectos más subjetivos del lenguaje, como la coherencia, fluidez y adecuación contextual. Investigadores como Kwiatkowski et al. (2019) han utilizado métodos de evaluación humana en sus trabajos en modelos de generación de lenguaje.
- Pruebas de Turing: Aunque no se utiliza ampliamente en contextos investigativos, la prueba de Turing es una forma cualitativa de evaluar si un modelo puede imitar el lenguaje humano de manera convincente. Alan Turing propuso este test en 1950 en su trabajo “Computing Machinery and Intelligence”.
- Adaptabilidad: Un buen LLM debe ser capaz de adaptarse a distintos contextos y aplicaciones. La adaptabilidad se puede medir mediante escenarios de prueba variados y específicos. Por ejemplo, Radford et al. (2019) probaron GPT-2 en múltiples tareas como respuesta a preguntas, traducción y generación de texto continuo.
- Robustez y Resiliencia: Evaluar cómo se comporta el modelo ante datos ruidosos o adversarios es crucial para entender su desempeño real en condiciones poco ideales. Goodfellow et al. (2015) estudiaron cómo los modelos podrían ser engañados con entradas adversarias y cómo se podría mejorar la resiliencia de los modelos.
- GPT-3 de OpenAI: Utiliza varias métricas de evaluación, incluyendo la perplejidad y evaluaciones humanas sobre la calidad de las respuestas generadas. En el paper de Brown et al. (2020), “Language Models are Few-Shot Learners”, se destacan varias pruebas en tareas como traducción, preguntas abiertas y diálogos.
- BERT de Google: Este modelo ha sido evaluado utilizando métricas en múltiples corpus de tareas de comprensión del lenguaje, como “SQuAD” (Stanford Question Answering Dataset). Devlin et al. (2018) lo detalla en su paper, “BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding”.
1. Jelinek, F., & Mercer, R. L. (1980). “Interpolated estimation of Markov source parameters from sparse data”.
2. Ng, A. (2018). “Machine Learning Yearning”.
3. Papineni, K., Roukos, S., Ward, T., & Zhu, W. J. (2002). “BLEU: a method for automatic evaluation of machine translation”.
4. Kwiatkowski, T., et al. (2019). “Natural Questions: a Benchmark for Question Answering Research”.
5. Turing, A. M. (1950). “Computing Machinery and Intelligence”.
6. Radford, A., et al. (2019). “Language Models are Unsupervised Multitask Learners”.
7. Goodfellow, I. J., Shlens, J., & Szegedy, C. (2015). “Explaining and Harnessing Adversarial Examples”.
8. Brown, T., et al. (2020). “Language Models are Few-Shot Learners”.
9. Devlin, J., et al. (2018). “BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding”.
Evaluar el desempeño de un LLM implica considerar tanto métricas cuantitativas como cualitativas, y asegurarse de que el modelo no solo rinda bien en pruebas estandarizadas sino también en uso práctico y en diferentes contextos.
