Pruebas al modelo con fine-tuning

Al adentrarnos en el fascinante universo de la inteligencia artificial, resulta fundamental no solo concebir y entrenar modelos con OpenAI, sino también medir su eficacia una vez están en funcionamiento. La evaluación de modelos de IA se ramifica en técnicas meticulosas que garantizan que las respuestas generadas no solo sean correctas, sino también relevantes y originales. A continuación, desgranaremos cuatro métodos clave para evaluar la calidad de estos modelos y cómo estos pueden ser aplicados de manera práctica.

¿Cómo funcionan las métricas automáticas en la evaluación de modelos de IA?

Tras entrenar nuestro modelo de IA con datos cuidadosamente seleccionados, es hora de examinar su rendimiento. El uso de métricas automáticas es uno de esos métodos y uno bastante puntero; pensemos en algoritmos como BLEU o METEOR, destrezas de la ingeniería lingüística que nos permiten comparar textos generados con otros de temáticas similares para evaluar la coherencia léxica, gramatical y semántica de las respuestas.

¿Qué medimos exactamente con la diversidad y novedad al evaluar un modelo de OpenAI?

No es suficiente con generar conocimiento; debe ser fresco y evitar la redundancia. Al evaluar la diversidad y novedad, analizamos si el modelo puede producir respuestas variadas a preguntas semejantes, generando así contenido enriquecedor y evitando caer en la trampa de la repetición textual.

¿En qué consiste la evaluación de dominio específico?

Esta técnica se centra en confirmar que las respuestas generadas se mantengan fidedignas al contexto del conjunto de datos utilizado en el entrenamiento del modelo. Es decir, si el modelo fue adiestrado en temas de medicina, sus respuestas deberían resonar con terminología y conceptos médicos claros y precisos.

La evaluación humana, ¿es el estándar de oro para medir la eficacia de un modelo de IA?

La evaluación humana puede considerarse un faro de certeza en océanos de datos. Convocamos a personas reales para que juzguen las respuestas — valorando aspectos como la gramática y la adecuación contextual —, lo cual ofrece una visión práctica e intuitiva de la calidad del modelo. En el Playground, se visualiza este método mediante la propuesta de diversas preguntas relacionadas, por ejemplo, con un curso de redes neuronales con PyTorch, y se analizan las respuestas generadas para verificar su coherencia y relevancia.

El desafío que se plantea hacia adelante es tomar otro modelo, retocarlo (fine tuning) y comparar sus resultados con el modelo actual. Esto permite discernir cuál modelo presenta un rendimiento superior y se ajusta de manera más eficaz a las necesidades de la aplicación final, como podría ser el soporte de PlatziBot.

Preparémonos para profundizar en las otras técnicas de evaluación, pero antes, te invito a abrazar este reto de selección y afinación de modelos. Los resultados podrían revelarte una nueva perspectiva en el arte de adiestrar y pulir la inteligencia artificial. ¡Manos a la obra y te espero en la próxima clase para seguir aprendiendo juntos!