¿Durante qué fase del ciclo de vida del modelo de IA generativa se ejecutan pruebas para medir la precisión del modelo?

La fase de Evaluación es donde se ejecutan pruebas rigurosas para medir la precisión, el rendimiento y la calidad general del modelo de IA generativa. Se utilizan métricas específicas y conjuntos de datos de prueba para determinar qué tan bien el modelo cumple con sus objetivos. La Implementación (Deployment) ocurre después de que el modelo ha sido evaluado y validado, poniéndolo en un entorno de producción. La Selección de datos (Data selection) es una fase temprana donde se eligen los datos para el entrenamiento, no para la medición de la precisión del modelo entrenado. El Ajuste fino (Fine-tuning) es un proceso de entrenamiento adicional para adaptar un modelo pre-entrenado a una tarea específica o a un conjunto de datos más pequeño, y aunque implica entrenamiento, la medición de su precisión final se realiza en la fase de evaluación.