Mejorando la calidad y la interpretabilidad de LLM con el servicio de evaluación Vertex Gen AI

Los desarrolladores que utilizan grandes modelos de lenguaje (LLMs) enfrentan dos desafíos principales: gestionar la aleatoriedad de las salidas de LLM y mitigar su tendencia a producir información incorrecta. La impredecibilidad de LLMs puede ser tanto un activo creativo como un obstáculo, especialmente cuando la consistencia y la precisión factual son esenciales. Esta aleatoriedad, mientras es útil para generar contenido creativo, puede llevar a "alucinaciones" en las que el modelo produce confiadamente información errónea, reduciendo así la confianza en su fiabilidad. Muchas tareas, como resumir información o crear contenido publicitario, no tienen una respuesta correcta única, lo que hace que la variabilidad de LLMs sea tanto un desafío como una oportunidad. Por ejemplo, una institución financiera necesitaba asegurarse de que los resúmenes de conversaciones con clientes fueran precisos, concisos y bien escritos. Abordaron esto generando varias respuestas de LLM y utilizando el servicio de evaluación de Vertex Gen AI para seleccionar la mejor. Al generar varias versiones de un resumen con aleatoriedad controlada, aumentaron la probabilidad de encontrar una respuesta óptima. Estas respuestas se compararon utilizando evaluación por pares para identificar la más precisa y relevante. Por último, la respuesta superior se evaluó utilizando evaluación puntual para asegurarse de que cumplía con los estándares de calidad, con puntajes y explicaciones proporcionadas para la transparencia. Este flujo de trabajo, que se puede adaptar para diferentes casos de uso y modalidades, transforma la variabilidad de LLM en una fortaleza al evaluar y seleccionar sistemáticamente la mejor salida, lo que mejora la calidad, la confiabilidad y la fiabilidad del contenido generado por LLM.