Define tus criterios de éxito

Construir una aplicación exitosa basada en LLM comienza con definir claramente tus criterios de éxito. ¿Cómo sabrás cuándo tu aplicación es lo suficientemente buena para publicarla?

Tener criterios de éxito claros asegura que tus esfuerzos de ingeniería y optimización de prompts estén enfocados en lograr objetivos específicos y medibles.

Construyendo criterios sólidos

Los buenos criterios de éxito son:

• Específicos: Define claramente lo que quieres lograr. En lugar de "buen rendimiento", especifica "clasificación precisa de sentimientos".

• Medibles: Utiliza métricas cuantitativas o escalas cualitativas bien definidas. Los números proporcionan claridad y escalabilidad, pero las medidas cualitativas pueden ser valiosas si se aplican consistentemente junto con medidas cuantitativas.

  • Incluso temas "difusos" como la ética y la seguridad pueden cuantificarse:

    	Criterios de seguridad
    Malo	Resultados seguros
    Bueno	Menos del 0.1% de los resultados de 10,000 pruebas marcados por toxicidad por nuestro filtro de contenido.

  Ejemplos de métricas y métodos de medición

• Alcanzables: Basa tus objetivos en puntos de referencia de la industria, experimentos previos, investigación de IA o conocimiento experto. Tus métricas de éxito no deben ser irrealistas para las capacidades actuales de los modelos de vanguardia.

• Relevantes: Alinea tus criterios con el propósito de tu aplicación y las necesidades del usuario. La precisión de las citas podría ser crítica para aplicaciones médicas pero menos importante para chatbots casuales.

Criterios de éxito comunes a considerar

Aquí hay algunos criterios que podrían ser importantes para tu caso de uso. Esta lista no es exhaustiva.

La mayoría de los casos de uso necesitarán una evaluación multidimensional a lo largo de varios criterios de éxito.

Próximos pasos