A medida que los modelos de lenguaje grande (LLM) impulsan más productos, la necesidad de mejora constante es esencial para mejorar la experiencia del usuario. Uno de los marcos más efectivos para hacer evolucionar un LLM con el tiempo es a través de un “ciclo de retroalimentación de LLM”. Este proceso implica recopilar comentarios de los usuarios a partir de sus interacciones con el LLM y retroalimentarlos al modelo para mejoras iterativas.

En esta guía, explicaremos el ciclo de retroalimentación de LLM, sus etapas clave y cómo aprovecharlo para construir mejores productos impulsados por LLM. También veremos diferentes formas de integrar la retroalimentación de los usuarios y herramientas como Nebuly para gestionar todo el proceso, desde la recopilación de datos hasta las pruebas A/B.

¿Qué es el Ciclo de Retroalimentación de LLM?

El ciclo de retroalimentación de LLM es un proceso continuo en el que los comentarios de los usuarios que interactúan con un LLM se recopilan, analizan y luego se utilizan para mejorar el rendimiento del modelo. Este proceso constante ayuda a refinar el modelo para garantizar que cumpla mejor con las expectativas de los usuarios y proporcione respuestas más precisas y útiles. Las principales etapas de este ciclo son:

1. Disponibilidad del Producto: Hacer que tu producto impulsado por LLM esté accesible para los usuarios.
2. Recopilación de Retroalimentación: Recopilar retroalimentación explícita e implícita de los usuarios.
3. Mejora del Modelo: Utilizar los comentarios para ajustar y mejorar el LLM, ya sea a través de indicaciones del sistema, Generación Aumentada por Recuperación (RAG), ajuste fino o creación de conjuntos de datos de evaluación.

Desglosemos estas etapas y entendamos cómo contribuyen al ciclo de retroalimentación.

Etapas Clave del Ciclo de Retroalimentación de LLM

1. Hacer Disponible tu Producto Impulsado por LLM
   El primer paso en el ciclo de retroalimentación es desplegar tu modelo LLM en producción. Ya sea un chatbot, asistente virtual u otra herramienta impulsada por LLM, el producto debe ser accesible para los usuarios para que interactúen en el mundo real. Esta etapa establece la base para recopilar comentarios. En general, los productos LLM deberían estar frente a usuarios reales más rápidamente en comparación con los productos tradicionales debido a su naturaleza no determinista.
2. Recopilación de Retroalimentación Explícita e Implícita
   Una vez que tu producto está en vivo, el siguiente paso es recopilar los comentarios de los usuarios. Existen dos tipos principales de retroalimentación:
   • Retroalimentación Explícita: Es la retroalimentación directa proporcionada por los usuarios, como calificaciones con pulgar arriba o abajo, calificaciones por estrellas o formularios de comentarios. Por ejemplo, después de una interacción, se puede pedir a los usuarios que califiquen lo útil que fue la respuesta del LLM. Sin embargo, la retroalimentación explícita es rara: menos del 1% de las interacciones generan este tipo de comentarios, lo que la convierte en una base insuficiente para la evaluación exclusiva.
   • Retroalimentación Implícita: Este tipo de retroalimentación se infiere del comportamiento del usuario, como el tiempo de respuesta, las preguntas de seguimiento o incluso acciones como copiar y pegar respuestas. La retroalimentación implícita es mucho más abundante y puede proporcionar valiosos conocimientos sobre el rendimiento del LLM.

Al combinar ambas retroalimentaciones explícita e implícita, se crea una comprensión más completa de cómo los usuarios están interactuando con tu producto impulsado por LLM.

3. Mejora del LLM
   Una vez recopilados los comentarios, es hora de implementar cambios para mejorar el modelo. Aquí hay cuatro formas principales de mejorar tu LLM:
   • Indicaciones del Sistema: Son cambios en la estructura de las indicaciones o la orientación dada al LLM. Modificar las indicaciones del sistema es la forma más fácil e inmediata de ajustar las respuestas.
   • Generación Aumentada por Recuperación (RAG): En RAG, el modelo utiliza una base de conocimientos externa para recuperar información relevante antes de generar una respuesta. Implementar RAG puede mejorar significativamente la precisión fáctica, pero requiere una infraestructura más compleja.
   • Ajuste Fino: Consiste en entrenar más al LLM utilizando nuevos datos para adaptarlo a casos de uso específicos. El ajuste fino es más intensivo en recursos que modificar las indicaciones o agregar RAG, pero ofrece una personalización más profunda.
   • Conjuntos de Datos de Evaluación: Puedes construir un conjunto de datos de evaluación calificado por los usuarios utilizando retroalimentación implícita. Este proceso implica tres pasos: 1. Extraer los comentarios 2. Agruparlos por intención del usuario 3. Usar los comentarios para la evaluación. Lee más sobre el marco aquí.
   Después de realizar mejoras, realiza pruebas A/B para asegurarte de que los cambios proporcionen una mejor experiencia de usuario. Herramientas como Nebuly pueden ayudar a gestionar este proceso, ayudándote a analizar automáticamente las interacciones de los usuarios, crear conjuntos de datos de retroalimentación y medir la efectividad de las mejoras del modelo.

Conclusión: El Poder del Ciclo de Retroalimentación de LLM

El ciclo de retroalimentación de LLM, que incluye el despliegue del producto, la recopilación de retroalimentación de los usuarios y las mejoras iterativas del modelo, es esencial para crear modelos de IA más efectivos y fáciles de usar. Al aprovechar tanto la retroalimentación explícita como implícita, y utilizando herramientas como Nebuly para agilizar el proceso, puedes garantizar que tu producto LLM evolucione continuamente para satisfacer las necesidades de los usuarios.

Nebuly está diseñado para ayudarte a gestionar todo el ciclo de retroalimentación de LLM, desde la recopilación de ideas de los usuarios hasta la implementación y prueba de mejoras. Con el ciclo de retroalimentación adecuado, tu producto impulsado por LLM no solo cumplirá con las expectativas, sino que continuamente las superará.