Cómo medir con números la calidad de una IA: bases de la evaluación (eval) de LLM
Un artículo en japonés explica las bases de la evaluación (eval) de sistemas de IA, a partir de un texto de Sergii Makarevych. Una eval es una prueba repetible que mide con una cifra si un sistema funciona y si un cambio lo mejora o lo empeora. Se compone de casos con respuesta correcta, la ejecución del sistema, un evaluador (reglas de código, otro modelo o personas) y un resultado con margen de error. Se distingue de los benchmarks, que miden modelos genéricos, y de las pruebas de software, que solo comprueban formato o que el programa no se caiga.
Qué significa
Al comprar o aprobar una función de IA, conviene pedir resultados de una eval con casos propios y no solo demos. Según el texto, para empezar bastan entre 20 y 50 casos tomados de fallos reales.
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