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Consejo rápido: Un proceso de pruebas estructurado y repetible no solo garantiza una mejor selección de modelos, sino que también respalda la escalabilidad y la gobernanza de sus proyectos de IA.
La elección del modelo de lenguaje grande (LLM) adecuado depende de la evaluación de las métricas que afectan directamente al rendimiento. Al centrarse en los factores medibles, los equipos pueden tomar mejores decisiones y evitar errores costosos. El desafío consiste en identificar las métricas más importantes para su caso de uso específico y comprender cómo se traducen en un rendimiento práctico.
En lo que respecta a la precisión, se suelen utilizar varios puntos de referencia para evaluar las capacidades de un LLM:
La brecha de rendimiento entre los modelos puede ser marcada. Por ejemplo, el GPT-4 logró una precisión del 95,3% en Hola Swag en 2024, mientras que GPT-3 solo logró una tasa de éxito del 58% en TruthfulQA, en comparación con una línea de base humana del 94%. Si bien estos puntos de referencia proporcionan un punto de partida sólido, los equipos también deben diseñar pruebas específicas para cada dominio que se ajusten a sus necesidades empresariales únicas.
El tiempo de respuesta y los costos de los tokens son métricas críticas que influyen tanto en la experiencia del usuario como en el presupuesto. Un modelo que tarda unos segundos en responder podría funcionar para la investigación interna, pero podría no ser adecuado para las aplicaciones orientadas al cliente. Del mismo modo, los altos costos de los tokens pueden convertirse en un gasto importante en escenarios de gran volumen.
Los requisitos de velocidad dependen de la aplicación. Los casos de uso en tiempo real suelen requerir tiempos de respuesta inferiores a un segundo, mientras que las tareas de procesamiento por lotes pueden soportar retrasos más prolongados. Las métricas clave que hay que supervisar incluyen el tiempo de respuesta (tiempo hasta el primer token) y los tokens por segundo, lo que ayuda a los equipos a lograr un equilibrio entre el rendimiento y el coste.
Al evaluar los costos, no se limite a mirar los precios simbólicos. Considera también los gastos operativos. Herramientas como prompts.ai puede ayudar a realizar un seguimiento de estas métricas en tiempo real, ofreciendo información sobre las ventajas y desventajas entre el costo y el rendimiento.
Más allá de la velocidad y el costo, otros factores como la capacidad del contexto y las opciones de personalización desempeñan un papel importante en la usabilidad de un modelo.
El tamaño de la ventana de contexto determina la cantidad de información que un modelo puede procesar en una interacción. Por ejemplo, un modelo con una ventana de 4000 fichas puede funcionar para conversaciones breves, pero la gestión de documentos largos, como contratos legales o trabajos de investigación, suele requerir una ventana de 32 000 fichas o más.
Las opciones de formación personalizadas permiten a los equipos ajustar los modelos previamente entrenados para tareas específicas. Esto mejora tanto la precisión como la relevancia para un dominio determinado. Técnicas como el ajuste preciso con eficiencia de parámetros reducen las demandas computacionales sin sacrificar el rendimiento. Otros métodos, como el ajuste de instrucciones y el aprendizaje por refuerzo, refinan aún más el comportamiento de un modelo.
Para los equipos que necesitan acceso externo a los datos, Retrieval Augmented Generation (RAG) ofrece otra solución. RAG integra fuentes de conocimiento externas para fundamentar las respuestas del modelo, lo que ayuda a reducir las alucinaciones y a mejorar la precisión. La decisión entre el ajuste detallado y el RAG depende de sus necesidades: el ajuste fino funciona mejor cuando tiene suficientes datos etiquetados para personalizar el modelo, mientras que el RAG es ideal para escenarios con datos limitados y que necesitan actualizaciones continuas.
Plataformas como prompts.ai puede simplificar las pruebas y la validación de estas métricas, lo que facilita la evaluación del rendimiento de un modelo en entornos prácticos.
Para comparar de forma eficaz los modelos lingüísticos de gran tamaño (LLM), es fundamental seguir un flujo de trabajo estructurado con pruebas repetibles que generen información clara y práctica. Una parte clave de este proceso implica el uso de indicaciones idénticas en todos los modelos para resaltar las diferencias.
La base de cualquier comparación de LLM radica en probar el mismo método en varios modelos simultáneamente. Este método revela cómo cada modelo aborda tareas idénticas, lo que ayuda a identificar problemas como las alucinaciones o los resultados inconsistentes.
Por ejemplo, si cuatro modelos proporcionan respuestas similares y uno produce un resultado significativamente diferente, el valor atípico podría indicar un error. Los modelos establecidos generalmente se alinean con información fáctica, por lo que las desviaciones suelen poner de manifiesto las inexactitudes.
Herramientas como Prompts.ai simplifique este proceso al permitir a los equipos probar indicaciones idénticas en más de 35 modelos líderes, incluidos GPT-4, Claude, LLama y Géminis - todo desde una sola interfaz. En lugar de cambiar manualmente entre plataformas, los usuarios pueden ver los resultados uno al lado del otro en tiempo real.
«Probar tu mensaje con varios modelos es una excelente manera de ver qué modelo funciona mejor para ti en un caso de uso específico», afirma Nick Grato, un artista de avisos.
Para tareas más complejas, considera dividirlas en subtareas más pequeñas usando encadenamiento rápido. Esto implica dividir un objetivo mayor en indicaciones individuales ejecutadas en una secuencia predefinida. Al utilizar una estructura de indicaciones fijas, se garantizan comparaciones equitativas entre los modelos y se mantiene la coherencia en los formatos de entrada. Una vez recopiladas las respuestas, realice un seguimiento de cómo las actualizaciones de los modelos afectan a los resultados a lo largo del tiempo.
Los proveedores actualizan con frecuencia sus LLM, lo que puede afectar al rendimiento. Para anticiparse a estos cambios, documente los detalles de la versión y supervise las tendencias de rendimiento mediante métricas de referencia y cronogramas automatizados.
Prompts.ai aborda este desafío con evaluaciones versionadas que rastrean el rendimiento del modelo a lo largo del tiempo. Los equipos pueden establecer métricas de referencia y recibir alertas cuando las actualizaciones generen cambios notables en el rendimiento, lo que les ayuda a adaptarse rápidamente. Los programas de pruebas automatizados ofrecen puntos de control periódicos, lo que garantiza que se mantengan los estándares de calidad en las diferentes versiones del modelo.
Las herramientas visuales, como los gráficos y las tablas, facilitan la detección de tendencias en las métricas, como el tiempo de respuesta, la precisión, el costo de los tokens y las tasas de alucinaciones.
Por ejemplo, considere una tabla en la que se comparan las métricas clave de los distintos modelos:
Los gráficos, como los gráficos de líneas para realizar un seguimiento de los cambios de precisión o los gráficos de barras para comparar costos, proporcionan una forma rápida de analizar las tendencias y tomar decisiones informadas. Prompts.ai incluye herramientas integradas que generan automáticamente estas visualizaciones a partir de los resultados de las pruebas, lo que reduce el esfuerzo manual y acelera el proceso de toma de decisiones.
Al comparar modelos lingüísticos de gran tamaño (LLM), los equipos suelen tener que decidir entre herramientas de prueba independientes y soluciones de plataforma integradas. Cada opción tiene su propio impacto en la eficiencia de las pruebas y la calidad de los resultados.
Las herramientas especializadas se utilizan comúnmente para evaluar el rendimiento de la LLM. Toma Arnés LM, por ejemplo, proporciona un marco para ejecutar puntos de referencia estandarizados en varios modelos. Es particularmente efectivo para puntos de referencia académicos como MMLU y ARC. Sin embargo, su implementación requiere una sólida formación técnica, lo que puede ser un desafío para algunos equipos.
Otro ejemplo es el Tabla de clasificación de OpenLLM, que clasifica públicamente los modelos basándose en pruebas estandarizadas. Estas clasificaciones ofrecen una visión general rápida del rendimiento general del modelo. Pero este es el truco: los modelos que funcionan bien en los puntos de referencia públicos pueden no satisfacer necesariamente las exigencias de los casos de uso empresarial específicos.
Un inconveniente importante de las herramientas de prueba tradicionales es que dependen del refinamiento manual y rápido, lo que puede generar inconsistencias e ineficiencias. Sus interfaces genéricas suelen carecer de flexibilidad, lo que dificulta la adaptación a escenarios de prueba únicos. Este enfoque fragmentado resalta las limitaciones de las herramientas independientes y la necesidad de una solución más unificada.
Las plataformas integradas ofrecen una forma más ágil de abordar los desafíos que plantean las herramientas independientes. Por ejemplo, Prompts.ai combina las pruebas, el seguimiento de costos y la gobernanza en una sola interfaz. Es compatible con más de 35 modelos líderes, incluidos GPT-4, Claude, LLama y Gemini, todo dentro de un entorno seguro.
Una de las principales ventajas de las plataformas centralizadas es la capacidad de ejecutar solicitudes idénticas en varios modelos simultáneamente. Esto garantiza condiciones de prueba uniformes y elimina las conjeturas.
El monitoreo de costos en tiempo real es otro punto de inflexión, ya que elimina la necesidad de un seguimiento manual y ayuda a optimizar los gastos.
Las funciones de gobierno, como las evaluaciones versionadas, garantizan el cumplimiento y la coherencia a lo largo del tiempo. Como Conor Kelly, líder de crecimiento de Bucle humano, dice:
«Las empresas que invierten en modelos lingüísticos de gran tamaño deben reconocer que las métricas de evaluación del LLM ya no son opcionales, sino que son esenciales para un rendimiento confiable y un cumplimiento sólido».
Los beneficios no se limitan a las sesiones de pruebas individuales. Jack Bowen, fundador y director ejecutivo de CoLoop, añade:
«A largo plazo, creo que veremos que la IA se convertirá en 'solo software', del mismo modo que las primeras herramientas de SaaS se centraban principalmente en bases de datos. Sí, puedes crear cualquier cosa con Excel o Airtable y Zapier, pero la gente no lo hace porque valora el tiempo, el apoyo y la concentración».
Las herramientas de IA diseñadas específicamente también ayudan a reducir el tiempo dedicado a la investigación, la configuración y el mantenimiento. Para los equipos que realizan evaluaciones frecuentes o gestionan varios proyectos de IA, el tiempo ahorrado a menudo justifica la inversión. Es una solución práctica para mantener la eficiencia y la concentración en un panorama de IA cada vez más complejo.
Incluso los equipos de IA experimentados pueden tropezar al comparar modelos lingüísticos de gran tamaño (LLM). Estos errores pueden llevar a elegir el modelo incorrecto, a agotar los presupuestos o incluso a realizar implementaciones fallidas. Para evitar estas dificultades, es fundamental adoptar un enfoque disciplinado en las pruebas. Analicemos algunos errores y desventajas comunes a los que se enfrentan los equipos al evaluar los LLM.
Elegir entre los LLM de código abierto y de código cerrado es una de las decisiones más importantes que toman los equipos de IA. Cada opción tiene sus propios puntos fuertes y desafíos, que configuran directamente su proceso de pruebas.
Tomemos modelos de código abierto como Llama-3-70-b, por ejemplo. Son significativamente más baratos: los tokens de entrada cuestan alrededor de 0,60 USD por millón y los de salida cuestan 0,70 USD por millón. Compare eso con ChatGPT-4, que cobra aproximadamente 10 dólares por millón de fichas de entrada y 30 dólares por millón de fichas de salida. Para los equipos que tienen que procesar textos de forma intensiva, estas diferencias de costes pueden acumularse rápidamente.
Los modelos de código abierto también ofrecen una transparencia y flexibilidad incomparables. Obtiene acceso total a la arquitectura y a los datos de entrenamiento del modelo, lo que le brinda un control total sobre la implementación. Pero este es el truco: necesitará experiencia técnica para gestionar la infraestructura, la seguridad y el mantenimiento. Además, en lugar del soporte de un proveedor, con frecuencia se confía en la ayuda de la comunidad de código abierto.
Por otro lado, los modelos de código cerrado como el GPT-4 y el Claude son conocidos por su fiabilidad y facilidad de uso. Ofrecen un rendimiento uniforme, vienen con acuerdos de nivel de servicio y se ocupan de cuestiones fundamentales como la seguridad, el cumplimiento y la escalabilidad.
Curiosamente, el mercado está evolucionando. Los modelos de código cerrado dominan actualmente con una cuota del 80 al 90%, pero el futuro parece más equilibrado. De hecho, el 41% de las empresas planea aumentar el uso de modelos de código abierto, mientras que otro 41% está dispuesto a cambiar si el rendimiento coincide con el de los modelos cerrados.
El Dr. Barak Or lo resume bien:
«En un mundo donde la inteligencia es programable, el control es estrategia. Y la estrategia no es abierta ni cerrada, es ambas cosas, por diseño».
Muchos equipos ahora están adoptando estrategias híbridas. Utilizan modelos de código cerrado para aplicaciones orientadas al cliente en las que la confiabilidad es fundamental, mientras experimentan con modelos de código abierto para herramientas internas y proyectos exploratorios.
El sesgo en las pruebas puede hacer fracasar incluso los mejores esfuerzos de evaluación. Es fácil caer en la trampa de diseñar condiciones de prueba que favorezcan los puntos fuertes de un modelo y, al mismo tiempo, ignoren los demás, lo que lleva a resultados sesgados.
Por ejemplo, una startup lanzó un chatbot utilizando un LLM basado en la nube sin probar su escalabilidad. A medida que aumentaba el número de usuarios, los tiempos de respuesta disminuían drásticamente, lo que frustraba a los usuarios y empañaba la reputación del producto. Una evaluación más exhaustiva, incluidas las pruebas de escalabilidad, podría haberlos llevado a elegir un modelo más ligero o una configuración híbrida.
Confiar únicamente en las puntuaciones de referencia es otro error común. Es posible que los modelos que destacan en las pruebas estandarizadas, como MMLU o ARC, no funcionen bien en sus escenarios específicos. Los puntos de referencia académicos con frecuencia no reflejan las exigencias de los campos especializados o de los estilos puntuales únicos.
El sesgo de los datos de entrenamiento es otro motivo de preocupación. Puede conducir a estereotipos dañinos o a respuestas inapropiadas para ciertas comunidades. Para contrarrestar esto, los equipos deben crear conjuntos de datos de prueba diversos y representativos que se ajusten a los casos de uso del mundo real, incluidos los casos extremos y las indicaciones variadas.
Y no olvides los costos ocultos, otra área en la que los equipos suelen equivocarse.
Centrarse únicamente en los precios por token puede dar a los equipos una idea falsa del coste total de propiedad. Los modelos de código abierto, por ejemplo, pueden parecer gratuitos a primera vista, pero los costos de infraestructura pueden acumularse rápidamente. Las GPU, las instancias en la nube, las transferencias de datos y los sistemas de respaldo se suman a la factura.
Un proveedor de SaaS lo aprendió por las malas. Eligieron un LLM propio con facturación por token, esperando un uso moderado. Sin embargo, a medida que su aplicación ganó terreno, los costos mensuales se dispararon de cientos a decenas de miles de dólares, lo que mermó sus ganancias. Un enfoque híbrido (usar modelos de código abierto para tareas básicas y modelos premium para consultas complejas) podría haber mantenido los costos bajo control.
Otros factores que se pasan por alto son las demoras en las API, los problemas de confiabilidad bajo cargas pesadas y los desafíos de integración que pueden alargar los plazos de implementación. Los términos de la licencia, los requisitos de cumplimiento y las medidas de seguridad también pueden generar gastos inesperados.
Para evitar estas sorpresas, los equipos deben planificar minuciosamente. Asigne las capacidades del modelo a sus casos de uso reales, calcule las cargas de usuario realistas y evalúe el costo total de propiedad. Al abordar la seguridad y el cumplimiento desde el principio, estará mejor posicionado para tomar decisiones informadas que resistan el paso del tiempo.
La evaluación sistemática de los modelos lingüísticos extensos (LLM) no es solo un ejercicio técnico, sino un movimiento estratégico que puede influir significativamente en la retorno de la inversión, gobernanza, y escalabilidad. Los equipos que adoptan procesos de evaluación estructurados suelen ver importantes reducciones de costos y mejores resultados de desempeño.
Este es un ejemplo del posible impacto: cambiar a una configuración de modelo mejor optimizada podría ahorrar decenas de miles de dólares cada mes y, al mismo tiempo, ofrecer respuestas más rápidas y una latencia más baja para las aplicaciones de IA conversacional.
La gobernanza se vuelve mucho más sencilla cuando centraliza el rendimiento, los costos y los datos de uso del modelo. En lugar de confiar en decisiones puntuales e inconsistentes, creará un registro de auditoría claro que respalde el cumplimiento y la responsabilidad. Esto es especialmente importante para los sectores en los que las normativas exigen una documentación detallada de cada decisión relacionada con la IA.
Una vez que la gobernanza está bajo control, la escalabilidad es mucho más fácil. La comparación sistemática apoya naturalmente la escalabilidad. A medida que aumenten sus esfuerzos de inteligencia artificial, no tendrá que reinventar la rueda para cada nuevo proyecto. Los puntos de referencia, las métricas y los flujos de trabajo que ya ha desarrollado se pueden reutilizar, lo que acelera la toma de decisiones y minimiza los riesgos. Los nuevos miembros del equipo pueden ponerse al día rápidamente sobre por qué se seleccionaron modelos específicos y cómo se evalúan las alternativas.
Las evaluaciones repetibles y versionadas son la base de una estrategia de IA fiable. La ejecución de solicitudes idénticas en varios LLM y el seguimiento de sus respuestas a lo largo del tiempo aumentan el conocimiento institucional. Este enfoque le ayuda a detectar los problemas de rendimiento de manera temprana, descubrir oportunidades de ahorro de costos y tomar decisiones informadas sobre las actualizaciones o los cambios de modelo.
Comience hoy mismo con su panel de comparación de LLM explorando plataformas como prompts.ai. Céntrese en sus casos de uso más críticos, establezca métricas de referencia como la precisión, la latencia y el costo por millón de tokens, y compare al menos cinco modelos uno al lado del otro. Herramientas como estas le permiten supervisar las respuestas, detectar las alucinaciones y mantener el control de las versiones, lo que revoluciona la forma en que aborda la selección de modelos. Esta estrategia unificada no solo mejora la selección de modelos, sino que también refuerza la gobernanza de la IA.
Invertir ahora en métodos de evaluación estructurados diferenciará a tu equipo. Aquellos que hoy prioricen una infraestructura de evaluación adecuada liderarán sus sectores en el futuro, cosechando los beneficios de una mayor precisión, una gobernanza simplificada y una escalabilidad sin esfuerzo.
Al evaluar modelos lingüísticos grandes (LLM), es importante utilizar métricas estandarizadas para garantizar una comparación justa. Métricas como la precisión (por ejemplo, MMLU, ARC, TruthfulQA), la latencia, el coste por millón de tokens y el tamaño de la ventana contextual proporcionan una base sólida para evaluar el rendimiento. Más allá de las métricas, las pruebas deben incluir flujos de trabajo consistentes y repetibles, donde se utilizan indicaciones idénticas en diferentes modelos para detectar inconsistencias o alucinaciones.
Aprovechar las herramientas diseñadas para realizar pruebas rápidas a gran escala puede ayudar a mantener las comparaciones objetivo y bien documentado. Es fundamental evitar errores como elegir las instrucciones con cuidado o evaluar los modelos en tareas ajenas a su diseño previsto. Un enfoque sistemático y justo ayuda a resaltar con claridad los puntos fuertes y las limitaciones de cada modelo.
Utilizar una plataforma como prompts.ai hace que las pruebas y la comparación de modelos lingüísticos grandes (LLM) sean mucho más sencillas. Garantiza que las evaluaciones en varios modelos sean consistentes y repetibles, lo que permite realizar comparaciones justas e imparciales. Al centralizar el proceso de pruebas, puede supervisar fácilmente las respuestas de los modelos, detectar problemas como las alucinaciones y evaluar las métricas clave del rendimiento, como la precisión, el tiempo de respuesta y el costo.
Este método eficiente no solo ahorra un tiempo valioso, sino que también contribuye a una mejor toma de decisiones a la hora de elegir el modelo adecuado para sus necesidades. Con funciones para el control de versiones, las evaluaciones y la gestión de pruebas a gran escala, herramientas como prompts.ai permiten a los equipos de IA implementar soluciones más fiables y eficaces.
Los modelos de lenguajes extensos (LLM) de código abierto pueden parecer económicos a primera vista, pero a menudo conllevan costos ocultos. Estos incluyen los gastos de configuración de la infraestructura, el mantenimiento continuo y el escalado. Los equipos también pueden enfrentarse a obstáculos como una mayor complejidad técnica, opciones de soporte limitadas y posibles vulnerabilidades de seguridad. La solución de problemas y el alojamiento de estos modelos pueden aumentar rápidamente los costos operativos.
Por otro lado, los LLM de código cerrado suelen ofrecer sistemas de soporte más sólidos, actualizaciones más rápidas y garantías de rendimiento consistentes. Sin embargo, estos beneficios vienen acompañados de tarifas de licencia. Para decidir entre ambas es necesario considerar cuidadosamente las capacidades técnicas, las restricciones presupuestarias y los objetivos a largo plazo del equipo.
