Evaluación de la Inteligencia Artificial - AGI del Futuro

Por qué importa la evaluación de la IA y por qué falla la revisión basada en sensaciones: cuando se despliegan funciones con modelos de lenguaje, un pequeño ajuste de prompt puede arreglar un caso aislado y a la vez romper otros en silencio. Los responsables de producto preguntan si las respuestas están fundamentadas, si son seguras y por qué volvieron a fallar salidas en formato JSON. La revisión manual funciona para demos pero colapsa a escala. La evaluación automatizada convierte expectativas imprecisas en pruebas repetibles y trazables en producción.

Aspectos clave de la evaluación automatizada: Fundamentación y adherencia al contexto: las salidas deben ceñirse a las fuentes proporcionadas. Validación de estructura: esquemas JSON y llamadas a funciones deben mantenerse correctos. Seguridad y reglas de rechazo: moderación de contenido, detección de inyección de prompts y pruebas de rechazo. Comportamiento y tono: medir utilidad, cortesía y calidad en la resolución del usuario.

Herramientas y prácticas recomendadas: usar SDKs y plantillas de evaluación para ejecutar tests de groundedness, seguridad, validez JSON y tono; anotar ejemplos representativos; versionar plantillas de evaluación; bloquear pull requests con umbrales en CI; monitorizar cambios en la distribución de puntuaciones y alertar cuando una modificación de prompt tiene efectos colaterales.

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Si su objetivo es mejorar la gobernanza y la estabilidad de sus soluciones de inteligencia artificial, Q2BSTUDIO desarrolla soluciones a medida que incluyen integración continua para evaluaciones, monitorización de deriva y paneles de control con indicadores de rendimiento y seguridad. Con experiencia en servicios cloud aws y azure y en inteligencia de negocio y power bi, ofrecemos proyectos completos desde la arquitectura hasta la puesta en marcha.

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