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GUÍA de IA en idiomas
La evaluación LLM mide un modelo o aplicación de lenguaje frente a tareas definidas y condiciones de falla.
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Las dimensiones relevantes pueden incluir precisión fáctica, seguimiento de instrucciones, uso de recuperación, solidez, costo y tiempo de respuesta. Un único puntaje de preferencia rara vez los captura a todos.
Evaluar el sistema que realmente reciben los usuarios. Un modelo con recuperación, herramientas y un mensaje particular puede comportarse de manera diferente que el mismo modelo probado solo. Conserve estas configuraciones con el registro de evaluación, incluidos los límites en las llamadas y reintentos de herramientas. Combine controles deterministas con juicios que requieran interpretación. La coincidencia exacta funciona para algunos campos extraídos o pruebas ejecutables, mientras que un resumen puede necesitar una rúbrica para evidencia y omisiones. Escriba la rúbrica para que diferentes revisores puedan aplicarla de manera consistente y examine los desacuerdos. Un modelo puede ayudar a calificar, pero su juicio es otro proceso de medición con posibles sesgos. Compárelo con ejemplos revisados de forma independiente, varíe el orden de las respuestas cuando corresponda e inspeccione si premia la verbosidad o el estilo más que la corrección. No trate un modelo que aprueba otro como prueba independiente. Incluya preguntas sin respuesta, fuentes contradictorias, casos de contexto extenso e instrucciones maliciosas en el material recuperado cuando sean relevantes. Informe los resultados por tarea y gravedad del error. Conserve los ejemplos fallidos como casos de regresión mientras actualiza el material retenido para que la evaluación no se convierta en un objetivo memorizado.
04Ejemplo resuelto
Déle a un modelo una política inventada que indique únicamente que los reembolsos están disponibles dentro de los 14 días.
Pregunte si se reembolsa el envío. Una respuesta segura no está respaldada porque la política no lo dice.
Califique una respuesta que identifique la información faltante mejor que una política inventada, incluso si la invención parece más útil.
lo que muestra
Este caso construido evalúa el manejo de la evidencia en lugar de la fluidez.
Califique la respuesta de un documento sobre si cada afirmación está respaldada por el pasaje proporcionado.
Verifique el código generado mediante revisiones y pruebas de comportamiento significativas.
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Puede ayudar a escalar algunas comprobaciones, pero su confiabilidad necesita validación para la rúbrica y el dominio. Los casos con consecuencias o ambiguos pueden requerir una revisión independiente.
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