Evaluación y Validación de Modelos de IA

Diseñe marcos integrales de métricas de evaluación de IA que alineen el rendimiento técnico, la seguridad, la equidad y los objetivos comerciales. Cree cuadros de mando de modelos multidimensionales para la gobernanza de IA en producción.

Auditar modelos de IA y conjuntos de datos en busca de equidad, sesgo demográfico y patrones de salida discriminatorios. Diseñar marcos de detección de sesgos, métricas de disparidad y estrategias de evaluación de mitigación.

Diseñe estudios rigurosos de evaluación humana para sistemas de IA. Cree tareas de anotación, directrices para evaluadores, protocolos de control de calidad y marcos de concordancia entre anotadores para la evaluación de modelos.

Diseñe protocolos estructurados de red team para probar la seguridad, alineación y resistencia al mal uso de modelos de IA. Construya marcos sistemáticos de sondeo adversarial para LLMs y sistemas de IA implementados.

Diseñe benchmarks rigurosos y específicos para evaluar modelos de lenguaje de gran escala. Cree suites de evaluación que midan razonamiento, factualidad, seguimiento de instrucciones y capacidad en dominios específicos.

Redacte fichas técnicas completas de modelos de ML, hojas de datos y documentación técnica de evaluación. Comunique las capacidades, limitaciones, resultados de evaluación y usos previstos del modelo de forma clara y responsable.

Evaluar la calibración de modelos de IA, la estimación de confianza y la cuantificación de incertidumbre. Diseñar diagramas de fiabilidad, análisis de ECE y marcos de evaluación de incertidumbre para sistemas de ML en producción.

Evalúa la calidad de la salida de modelos de PLN en fluidez, coherencia, factualidad, relevancia y cumplimiento de tareas. Diseña protocolos de evaluación humanos y automatizados para sistemas de generación de texto.

Diseñe marcos de evaluación para detectar alucinaciones de LLM y medir la veracidad factual en sistemas RAG y de IA generativa. Reduzca el riesgo de fabricación en despliegues de IA en producción.

Diseñe conjuntos de pruebas adversarias y evaluaciones de robustez para modelos de IA. Identifique modos de fallo, vulnerabilidades ante cambios en la distribución y sensibilidades a perturbaciones en las entradas antes del despliegue.