Evaluación de modelos de IA

La evaluación del rendimiento de un modelo de lenguaje grande (LLM) y el entrenamiento del LLM requieren un enfoque estructurado que capture la naturaleza multidimensional de la generación del lenguaje. Las soluciones de datos de IA de Lionbridge incluyen la evaluación de modelos de IA.

Este servicio de datos de IA se basa en categorías de evaluación para evaluar de forma integral la naturaleza multidimensional de la generación del lenguaje. Las categorías garantizan una revisión exhaustiva de los resultados del modelo en cuanto a calidad, fiabilidad y relevancia para el usuario. También garantizan evaluaciones que no se limitan a una corrección superficial. Las organizaciones pueden evaluar con confianza si los resultados de un modelo cumplen con las expectativas de los usuarios, se ajustan a los objetivos comerciales y cumplen los estándares éticos.

• Precisión: determina si la respuesta es objetivamente correcta y carece de errores.

• Fluidez: evalúa la corrección gramatical y si el texto resulta natural.

• Terminología: evalúa el uso correcto de términos y jerga específicos del dominio.

• Legibilidad: mide la facilidad con la que el público objetivo lee y comprende el texto.

• Relevancia cultural: evalúa si la respuesta tiene en cuenta y respeta las normas culturales del público objetivo.

• Integridad: comprueba si se han abordado todas las partes de la pregunta.

• Relevancia: evalúa si la respuesta se centra en el tema en concreto y responde directamente a la consulta.

• Coherencia: garantiza que la respuesta mantenga la lógica interna y que no haya partes que se contradigan.

• Alucinación (invertida): evalúa si el modelo genera información falsa. (Cuantas menos alucinaciones haya, mayor será la puntuación invertida).

Lea el folleto para obtener más información.

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