Mapa de métricas para la evaluación de LLM: Fundamentación, Estructura, Corrección

Evaluar las salidas de modelos de lenguaje grande puede resultar abrumador si se intenta seguir demasiadas métricas a la vez. En la práctica, la mayoría de los modos de fallo se agrupan en tres categorías simples y accionables: Fundamentación, Estructura y Corrección. Estas tres dimensiones explican la mayoría de los problemas en flujos RAG, razonamiento y agentes IA.

1. Fundamentación

La fundamentación mide si el modelo se mantuvo dentro de la información que se le proporcionó. En flujos RAG esto significa que la respuesta debe derivar del contexto recuperado. En flujos con agentes o herramientas, significa que el modelo debe apoyarse en la herramienta o evidencia correcta. Fallos de fundamentación incluyen insertar hechos no presentes, inventar detalles, mezclar contenidos no relacionados o sacar conclusiones que el contexto no respalda. Ejemplo: el contexto indica que el usuario hizo un pedido; el modelo afirma que hizo tres. Aunque la respuesta esté bien formateada, es un fallo de fundamentación.

2. Estructura

La estructura evalúa si el modelo siguió el formato requerido, incluyendo JSON, nombres de campos, orden y tipos de datos. Fallos estructurales incluyen campos faltantes, campos renombrados, listas que aparecen como valores únicos, bloques anidados inconsistentes o salidas que no coinciden con el esquema esperado. Ejemplo: se espera que la respuesta quede en answer y el razonamiento en steps; el modelo pone todo en result. Aunque el razonamiento sea correcto, la evaluación falla porque la estructura es inestable. Validar la estructura evita que el proceso de puntuación colapse.

3. Corrección

La corrección es la métrica más directa: estuvo la salida bien. Se puede medir mediante coincidencia de cadenas, similitud semántica, comprobación de respuestas exactas, precisión en elección múltiple, precisión en uso de herramientas o puntuación paso a paso. Ejemplo: preguntas por la capital de Japón y el modelo responde Osaka. La estructura y la fundamentación pueden ser correctas, pero la corrección sigue siendo cero. La corrección sólo tiene sentido después de validar la estructura, porque sin esa validación la evaluación puede puntuar el campo equivocado o saltarse la muestra.

Por qué estas tres métricas bastan

La mayor parte del ruido en evaluación proviene de ejemplos poco claros en el conjunto de datos, JSON inestable o reglas de puntuación ambiguas. Fundamentación resuelve lo primero, Estructura lo segundo y Corrección lo tercero. Juntas forman una base estable para la evaluación sin necesidad de apilar métricas complejas. Si se siguen de forma limpia, las tendencias de evaluación se vuelven predecibles y las fallas se diagnostican sin adivinanzas.

Implementación práctica

Para equipos que desarrollan soluciones reales es recomendable implementar validaciones automáticas en este orden: primero comprobar que la estructura cumple el esquema esperado, luego verificar la fundamentación con las fuentes o trazas de las herramientas, y finalmente aplicar las métricas de corrección. Este enfoque minimiza falsos positivos y facilita iteraciones rápidas sobre datasets y prompts.

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Conclusión

Si tu evaluación inicial es inestable, empieza por estas tres métricas: Fundamentación, Estructura, Corrección. Explican la mayoría de los problemas mucho antes de que métricas avanzadas aporten valor. En Q2BSTUDIO te apoyamos para implementar este enfoque y llevar tus proyectos de IA a producción con garantías de calidad y seguridad.