El futuro de los modelos de lenguaje: una perspectiva sobre la evaluación

Resumen

Explore las metodologías de evaluación para modelos de lenguaje, examinando los enfoques actuales y las direcciones futuras para evaluar las capacidades y limitaciones de la IA.

Programa de estudio

• Introducción a los modelos de lenguaje
Panorama de los modelos de lenguaje: historia y evolución
Conceptos clave y terminología
Estado actual del arte
• Fundamentos de la evaluación en IA
Importancia de la evaluación en el desarrollo de IA
Métricas de evaluación tradicionales
• Metodologías actuales de evaluación para modelos de lenguaje
Perplejidad y entropía cruzada
BLEU, ROUGE y otras métricas basadas en N-gramas
Métodos de evaluación humana
• Limitaciones de las metodologías de evaluación existentes
Desafíos con los enfoques basados en N-gramas
Problemas con la evaluación humana
Métricas emergentes y sus inconvenientes
• Técnicas avanzadas de evaluación
Evaluación contextualizada y basada en tareas
Evaluación de la explicabilidad e interpretabilidad del modelo
Pruebas de robustez y sesgo
• Direcciones futuras en la evaluación
Enfoques de evaluación multimodal
Consideraciones éticas y de equidad
Hacia métricas holísticas y unificadas
• Estudios de caso y aplicaciones
Evaluación en dominios específicos (por ejemplo, salud, legal)
Implementación en el mundo real y resultados
• Investigación y tendencias emergentes
Investigación de vanguardia en técnicas de evaluación
Adopción en la industria y estándares
• Resumen y conclusiones
Resumen de las ideas clave
Preguntas abiertas y oportunidades de investigación futura
• Recursos complementarios
Lecturas y artículos recomendados
Herramientas y marcos para la evaluación de modelos de lenguaje

Asignaturas

Ciencias de la Computación