Observabilidad en FM y LLM: Clave para medir el impacto en los usuarios

Alinear la performance de FM (siglas para “modelos fundacionales”) y LLM (siglas para “modelos de lenguaje de gran tamaño») con las necesidades del negocio. Este objetivo es alcanzable gracias a la observabilidad: una evolución del monitoreo con especial énfasis en el impacto de negocio y en los usuarios. En especial, en estos tiempos en que las empresas buscan obtener cada vez mayor valor de la IA generativa.

Tanto los FM como los LLM son modelos basados en machine learning. Como tales, es esperable que su comportamiento no sea determinístico. Esto significa que ante un mismo valor (o estímulo) de entrada, en diferentes momentos puede arrojar respuestas o resultados distintos.

A la hora de desarrollar, testear y disponibilizar este tipo de soluciones, por lo tanto, se debe tener especial cuidado en las salidas del modelo (las respuestas o el contenido general). Es que las mencionadas variaciones pueden afectar a los usuarios. La observabilidad aplicada a FM y LLM, por lo tanto, ofrece la posibilidad de monitorear el desempeño de los modelos. Pero, mucho más importante aún, de medir el impacto en los usuarios. 

¿Por qué es importante aplicar observabilidad en FM y LLM?

Por lo explicado anteriormente, queda claro que el hecho de que un modelo genere una respuesta no implica necesariamente que sea acorde a lo que buscamos. 

Ante esta situación, las organizaciones deben desarrollar la capacidad de entender de qué manera los usuarios perciben el contenido que reciben por parte de estos modelos.

Al mismo tiempo, es un requisito cada vez más expandido la necesidad de hacer un uso responsable de los modelos. Esto, desde el punto de vista de una organización que implementa una solución basada en FM y LLM, implica muchas cosas. Entre ellas, detectar respuestas y contenido que se hayan generado y que no estén dentro de los parámetros aceptables por la empresa.

Entre otras, las organizaciones deben ser capaces de responder a estas preguntas:

– ¿Las respuestas o el contenido generado por mis modelos tienen un buen feedback por parte de los usuarios?

– ¿Se está logrando el cometido de negocio buscado a través del uso de estos modelos?

Métricas para garantizar el rendimiento de FM y LLM

Aplican todas las métricas de modelos de machine learning en general y de modelos de procesamiento de lenguaje natural en particular. Pero, además, se deben incorporar métricas específicas como:

– Coherencia.

– Fluidez.

– Respuesta basada en datos (groundness).

– Relevancia.

– Retrieval score (en casos de implementar RAG -generación aumentada por recuperación-, se mide la relevancia del documento recuperado)

– Similitud.

– Aspectos vinculados con la seguridad (discursos de odio o contenido sexual, violento o relacionado con autolesiones, por ejemplo).

Los beneficios de aplicar observabilidad en FM y LLM

La aplicación de observabilidad sobre FM y LLM califica como una verdadera necesidad del negocio. Estas son algunas de las principales razones:

Disminución de riesgos asociados

Liberar una solución que utiliza por detrás un FM o un LLM sin observar y monitorear su comportamiento involucra numerosos riesgos. Desde alucinaciones y respuestas inadecuadas hasta contenido de mala calidad que pueda generar daño reputacional o decisiones erróneas.

Garantía de respuestas seguras y éticas

Esto va en línea con lo anterior, y de nuevo con el foco puesto en el uso responsable de este tipo de herramientas. La observabilidad en FM y LLM asegura respuestas seguras y éticas. Esto significa que no contienen ni incluyen discursos de odio, elementos de discriminación ni sesgos raciales. Tampoco contenido sexual, violento, vinculado con autolesiones ni de ningún otro tipo que pueda afectar al usuario o, en última instancia, al negocio.

Aplicación y monitoreo de salvaguardas

Aplicar salvaguardas y monitorear que las respuestas generadas están dentro de los límites de estas es fundamental para asegurar una solución que incluya componentes de AI Generativa.

Por qué Nubiral

En Nubiral reunimos el talento y la experiencia tanto en materia de observabilidad como de modelos de machine learning, destacando nuestro Centro de Excelencia (CoE) especializado en IA generativa.

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Conclusiones

Lo interesante de la observabilidad es que, a diferencia del monitoreo, no se centra únicamente en los aspectos técnicos, sino principalmente en el impacto en el usuario. Un modelo puede responder muy rápido, pero si su respuesta no es acorde, por el motivo que sea, no va a ser una respuesta de calidad. 

Aquí se centra el “quid de la cuestión” de la observabilidad en FM y LLM. En asegurar que las respuestas y el contenido que el usuario final recibe es acorde, coherente, contextualizado, seguro, relevante y basado en datos.

Dicho en otras palabras: la observabilidad es una pieza clave para impulsar todos los beneficios que proponen estas soluciones llevando los riesgos al mínimo.

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