La elección del modelo de lenguaje adecuado para una aplicación específica se ha convertido en un desafío crucial para las organizaciones. Muchas veces, se toman decisiones basadas en evaluaciones superficiales, empleando muestras limitadas y juicios subjetivos que pueden llevar a decisiones erróneas. Este enfoque informal puede pasar por alto errores sutiles y comportamientos inseguros de los modelos.
Un método más efectivo para la selección de modelos implica la utilización de métricas cualitativas y cuantitativas, como la calidad de las respuestas, el coste y el rendimiento. No obstante, los sistemas de evaluación actuales no son suficientemente escalables, lo que limita a las organizaciones en su capacidad de aprovechar las opciones disponibles. Es fundamental implementar un proceso de evaluación estructurado para tomar decisiones informadas.
El enfoque basado en percepciones personales muestra limitaciones significativas, al estar influenciado por sesgos subjetivos y no abarcar la complejidad del mundo real. Además, puede presentar inconsistencia entre evaluadores debido a la falta de un marco claro para alinear la elección del modelo con los objetivos comerciales.
Aunque benchmarks como MMLU y HellaSwag son útiles para evaluaciones estandarizadas, se centran en el rendimiento general y no en dominios específicos. Esto puede derivar en que un modelo destacado en trivia sea ineficaz en contextos concretos donde se requiere un conocimiento específico de la terminología.
Para una evaluación efectiva, es necesario considerar aspectos como la precisión, la latencia y la eficiencia de costos. Un marco robusto mejorará la confianza al combinar métricas cuantitativas con juicios cualitativos, abarcando corrección, completitud, relevancia y coherencia.
La iniciativa 360-Eval busca automatizar estos procesos, proporcionando una herramienta que evalúa en profundidad el rendimiento de los modelos. Este marco integrado permite que organizaciones como AnyCompany evalúen modelos de manera exhaustiva, destacando precisión y costo-eficiencia.
Un ejemplo práctico es el desarrollo de una solución SaaS por AnyCompany, que optimiza bases de datos para desarrolladores. Esta herramienta, que convierte requisitos en lenguaje natural a modelos de datos para PostgreSQL, requiere una evaluación cuidadosa de varios modelos de lenguaje para asegurar respuestas rápidas y rentables.
Finalmente, la selección del modelo se basa en criterios de rendimiento, costo y precisión, permitiendo una adaptación rápida a las necesidades del mercado. A medida que la inteligencia artificial generativa evoluciona, tener una infraestructura de evaluación sólida es esencial para elegir el modelo adecuado para cada caso específico.
