En el episodio 6 de "IA++: inteligencia artificial para programadores", exploramos un aspecto crucial en el desarrollo de modelos de lenguaje: cómo evaluar su rendimiento. Hablamos sobre métricas clave como la precisión y el recall, que nos ayudan a entender no solo cuántas respuestas son correctas, sino también cuántas de las respuestas relevantes el modelo logra capturar. Además, enfatizamos la importancia de analizar la calidad de las respuestas más allá de su corrección técnica, ya que la utilidad y la coherencia son esenciales para una buena experiencia del usuario.

También discutimos la necesidad de reajustar los modelos basándonos en el feedback y el contexto en el que se utilizan. Un modelo puede funcionar bien en un entorno específico pero fallar en otro si no se adapta adecuadamente. Por último, subrayamos la relevancia de seleccionar las métricas adecuadas desde el principio y mantener un ciclo continuo de evaluación y mejora, asegurando así que nuestros modelos evolucionen y se mantengan efectivos a lo largo del tiempo. ¡Espero que encuentren útiles estos conceptos para sus propios proyectos!