Las evaluaciones no son suficientes: las limitaciones de la evaluación de LLM
Este artículo critica la práctica frecuente de depender de las evaluaciones para garantizar el rendimiento del software de Modelos de Lenguaje Grandes (LLM). Si bien reconoce el papel de las evaluaciones en la comparación de diferentes modelos base y las pruebas unitarias, el autor destaca varias fallas críticas en su aplicación en el mundo real: la dificultad para crear conjuntos de datos de prueba exhaustivos; las limitaciones de los métodos de puntuación automatizados; la insuficiencia de evaluar solo el modelo base sin considerar el rendimiento de todo el sistema; y el enmascaramiento de errores graves mediante el promedio de los resultados de la evaluación. El autor argumenta que las evaluaciones no logran abordar el problema inherente de "cola larga" de los LLM, donde siempre surgen situaciones inesperadas en la producción. En última instancia, el artículo aboga por un cambio en las prácticas de desarrollo de LLM, defendiendo un cambio de depender únicamente de las evaluaciones a priorizar las pruebas de usuarios y las pruebas de sistema más exhaustivas.
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