Los modelos de lenguaje grande (LLM) se evalúan utilizando varios puntos de referencia estándar para medir su rendimiento en diferentes tareas lingüísticas. Estos puntos de referencia ayudan a determinar la capacidad del modelo para entender y generar texto natural con coherencia, precisión y relevancia. A continuación, se describen algunos de los puntos de referencia más importantes utilizados para la evaluación de los LLM, junto con ejemplos y fuentes reconocidas.
1. GLUE (General Language Understanding Evaluation): GLUE es un conjunto de tareas de comprensión del lenguaje natural diseñadas para evaluar la versatilidad de los modelos de lenguaje. Incluye una variedad de tareas como: – CoLA (Corpus of Linguistic Acceptability): Evaluación de la aceptabilidad gramatical de una oración. – SST-2 (Stanford Sentiment Treebank): Clasificación de la polaridad del sentimiento en oraciones. – QQP (Quora Question Pairs): Identificación de preguntas duplicadas. – MNLI (Multi-Genre Natural Language Inference): Comprensión de inferencias en textos de múltiples géneros.
Fuente: [GLUE Benchmark](https://gluebenchmark.com/)2. SuperGLUE (A stronger General Language Understanding Evaluation): SuperGLUE es una versión mejorada de GLUE, diseñada para ser más desafiadora. Incluye tareas como: – BoolQ (Boolean Questions): Preguntas de sí/no basadas en un párrafo dado. – COPA (Choice of Plausible Alternatives): Selección entre dos alternativas plausibles basadas en una premisa. – WiC (Word-in-Context): Determinación del significado de las palabras en distintos contextos.
Fuente: [SuperGLUE Benchmark](https://super.gluebenchmark.com/)3. SQuAD (Stanford Question Answering Dataset): Es un conjunto de datos de preguntas y respuestas basado en artículos de Wikipedia. Los modelos deben buscar una respuesta exacta dentro del texto dado. SQuAD tiene varias versiones como: – SQuAD 1.1: Preguntas responden a un párrafo acompañante. – SQuAD 2.0: Incorpora preguntas sin respuesta para añadir complejidad.
Fuente: [SQuAD](https://rajpurkar.github.io/SQuAD-explorer/)4. XGLUE (Cross-lingual General Language Understanding Evaluation): Este punto de referencia evalúa la capacidad de los modelos en múltiples idiomas para tareas de traducción, clasificación de textos y otros. – NER (Named Entity Recognition) en diferentes idiomas. – Texto a texto de múltiples idiomas (por ejemplo, inglés a chino).
Fuente: [XGLUE Benchmark](https://microsoft.github.io/XGLUE/)5. BLEU (Bilingual Evaluation Understudy) y ROUGE (Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation): Son métricas utilizadas para evaluar la calidad de las traducciones y la generación de textos: – BLEU se utiliza para la evaluación de la calidad de la traducción automática comparando la salida del modelo con traducciones humanas. – ROUGE evalúa la coherencia y cobertura del texto generado, predominante en la evaluación del resumen automático.
Fuente: [BLEU](https://www.aclweb.org/anthology/P02-1040/) y [ROUGE](https://www.aclweb.org/anthology/W04-1013/)6. HumanEval: Recientemente, se ha añadido este benchmark para evaluar las capacidades de los LLM en tareas de programación. Los modelos generan código en respuesta a problemas descriptivos y se evalúan comparando con soluciones de calidad proporcionadas por humanos expertos.
Fuente: [HumanEval](https://arxiv.org/abs/2107.03374)En resumen, los LLM se evalúan utilizando una variedad de puntos de referencia diseñados para medir diferentes aspectos de la capacidad de comprensión y generación del lenguaje natural. Estos benchmarks incluyen tareas de clasificación de textos, respuestas a preguntas, generación de texto en múltiples idiomas y más. Las fuentes mencionadas ofrecen recursos valiosos y detallados para el estudio y la evaluación de modelos de lenguaje.
