Cuatro enfoques principales para evaluar LLMs: desde benchmarks hasta modelos jueces

El artículo de Sebastian Raschka describe cuatro enfoques principales para evaluar modelos de lenguaje de gran tamaño (large language models, LLM): evaluación de opción múltiple (por ejemplo, el punto de referencia MMLU), verificadores, tablas de clasificación y LLM como juez. La evaluación de opción múltiple es un método basado en puntos de referencia donde el modelo responde preguntas con opciones de respuesta, y la precisión se mide como la proporción de respuestas correctas. El artículo demuestra una implementación de este método utilizando el modelo Qwen3 0.6B y código PyTorch: se carga un modelo preentrenado, se construye un mensaje con la pregunta y las opciones, se genera una respuesta y se compara con la correcta. Para el ejemplo del subconjunto de matemáticas de secundaria de MMLU, el modelo dio una respuesta incorrecta. Se señala que en la práctica también se utilizan métodos basados en log-probabilidades, y se aplican diferentes enfoques para los modelos de razonamiento. Los verificadores, las tablas de clasificación y LLM como juez se discuten en detalle en el libro del autor 'Build a Reasoning Model (From Scratch)'.