Hacia la evaluación holística de los LLM: la integración del feedback humano con las métricas tradicionales

Abstract Abstracción El artículo aboga por un método de evaluación más completo para los Grandes Modelos de Idiomas (LLMs) combinando las métricas automatizadas tradicionales (BLEU, ROUGE y Perplexity) con la retroalimentación humana estructurada. Destaca las limitaciones de las técnicas de evaluación estándar al tiempo que enfatiza el papel crítico de las evaluaciones humanas en la determinación de la relevancia contextual, la exactitud y la pertinencia ética. A través de metodologías detalladas, ejemplos de implementación práctica y estudios de casos en el mundo real, el artículo ilustra cómo una estrategia de evaluación holística puede mejorar la fiabilidad del LLM, alinear mejor el rendimiento del modelo con las expectativas de los usuarios y apoyar el desarrollo responsable de la IA. 1 Introduction 1 Introducción El dominio de aplicaciones de inteligencia artificial ha sufrido una transformación fundamental debido a los Grandes Modelos de Idiomas (LLMs), incluyendo GPT-4, Claude, Gemini y otros modelos. El uso extenso de estos modelos requiere una evaluación completa a través de métodos de evaluación integral. La evaluación de estos modelos depende principalmente de las métricas automatizadas, que incluyen BLEU, ROUGE, METEOR y Perplexity. Los hallazgos de la investigación demuestran que las métricas de evaluación automatizada no predicen con precisión la satisfacción del usuario y la eficacia del modelo. Un marco de evaluación completo requiere la combinación de la retroalimentación humana con las métricas tradicionales para la evaluación. Este artículo demuestra un método completo para evaluar el rendimiento de LLM mediante la fusión de métricas cu 2 Limitations of Traditional Metrics 2 Limitaciones de las métricas tradicionales Las métricas tradicionales sirvieron como parámetros normalizados para los sistemas NLP anteriores, sin embargo, no miden la profundidad semántica, la pertinencia contextual y las capacidades creativas que definen los LLM modernos. BLEU (Bilingual Evaluation Understudy) ( Papineni, Roukos, Ward, & Zhu, 2002) BLEU ROUGE (Instituto orientado al recuerdo para la evaluación de la fermentación) (Lin) ROUGE METEOR (Métrica para la Evaluación de la Traducción con Ordenamiento Explicito) Perplejidad Azul Las métricas de evaluación proporcionan información útil, pero tienen varias desventajas: Falta de comprensión contextual: BLEU y métricas similares miden la similitud del token, pero no evalúan el significado contextual del texto generado. Correlación pobre con el juicio humano: Las altas puntuaciones automatizadas no conducen necesariamente a una alta satisfacción del usuario según el juicio humano. Insensibilidad a la Nuancia y la Creatividad: Estas métricas de evaluación no detectan puestos de trabajo creativos, que siguen siendo esenciales para aplicaciones prácticas. Las métricas de evaluación de LLM —BLEU, ROUGE, perplexidad y precisión— fueron desarrolladas para tareas específicas de NLP pero no cumplen con los requisitos de los modelos de lenguaje contemporáneos. Las puntuaciones de IBM BLEU demuestran una relación débil con la evaluación humana (0.3-0.4 para tareas creativas), y la correlación de ROUGE varía de 0,4-0,6 basado en la complejidad de la tarea. , (Dungana, 2023 en España) , (Mansuy, 2023 ) Clementbm Evaluación del modelo NLP Evaluación de modelos de NLP La dependencia de la métrica en el tamaño del vocabulario y la longitud del contexto crea comparaciones no fiables entre modelos y su enfoque en la probabilidad de predicción de token no mide la calidad del contenido generado (IBM, 2024). Los estudios demuestran que los modelos con puntuaciones de perplejidad más bajas no generan automáticamente resultados más útiles o precisos o seguros, lo que explica la brecha entre los objetivos de optimización y la utilidad del mundo real (Devansh, 2024). IBM Medium El sistema de evaluación tiene múltiples limitaciones que afectan tanto a las métricas individuales como a las suposiciones básicas sobre la evaluación.Los métodos tradicionales de evaluación dependen de estándares de oro perfectos y de respuestas correctas únicas, pero no tienen en cuenta la naturaleza subjetiva de las tareas de generación de idiomas (Devansh, 2024). BERTScore y BLEURT, aunque usan incorporaciones neuronales para capturar significados semánticos, todavía tienen dificultades con antónimos, negaciones y sutileza contextual (Oefelein, 2023) El estudio demuestra que las métricas automatizadas avanzadas no pueden medir completamente la complejidad del lenguaje humano.Los recientes avances en métricas neuronales han intentado resolver estos problemas (Bansal, 2025). (Sojasingarayar, 2024 en España) . xCOMET alcanza un rendimiento de última generación en varios tipos de evaluación con sus capacidades de detección de errores de grano fino. La versión comprimida de xCOMET-lite mantiene el 92,1% de calidad mientras utiliza sólo el 2,6% de los parámetros originales. Las mejoras funcionan dentro de las limitaciones de la evaluación automatizada que requieren retroalimentación humana para la evaluación completa (Guerreiro, et al., 2024) , (Larionov, Seleznyov, Viskov, Panchenko, y Eger, 2024) . Medium Saturno Nubes analítico Medium con la prensa Antología de ACL 2.1 Example Limitation: La respuesta esperada a la pregunta "Describe AI" debería ser: “La simulación de los procesos de inteligencia humana a través de las máquinas define la IA”. El LLM genera una respuesta innovadora a la pregunta: “El poder de la IA transforma las máquinas en entidades de pensamiento que aprenden y se adaptan de manera similar a los seres humanos”. Los métodos de evaluación tradicionales darían a esta respuesta una puntuación más baja aunque tenga un mayor valor práctico. 3 The Importance of Human Feedback 3 La importancia del feedback humano El feedback humano se conecta a las lagunas de evaluación automatizada mediante la evaluación directa de la utilidad y la claridad y la creatividad y la corrección factual y la seguridad de los resultados generados. Comprensión contextual: los humanos evalúan si las respuestas tienen sentido lógico en contextos dados. Relevancia práctica: evalúa directamente la satisfacción del usuario. Alineamiento Ético: Evalúa las implicaciones éticas, los vicios y la adecuación de los resultados generados. La evaluación del feedback humano requiere la puntuación de los resultados basados en criterios de evaluación cualitativa. Metric Description Accuracy Is the provided information correct? Relevance Does the output align with user intent? Clarity Is the information communicated clearly? Safety & Ethics Does it avoid biased or inappropriate responses? Precisión ¿Es correcta la información proporcionada? Relevancia ¿La salida se alinea con la intención del usuario? Claridad ¿La información se comunica claramente? Seguridad y ética ¿Evita las respuestas partidistas o inapropiadas? 4 Integrating Human Feedback with Traditional Metrics 4 Integración del feedback humano con las métricas tradicionales La combinación de la evaluación automatizada con la retroalimentación humana en investigaciones recientes muestra alineación de preferencias en el 85-90%, mientras que las métricas tradicionales solo alcanzan el 40-60% de acuerdo (Pathak, 2024) , que transforma nuestros métodos actuales de evaluación del rendimiento de la IA. El nuevo enfoque demuestra cómo los LLM necesitan marcos de evaluación que evalúen la exactitud junto con la coherencia y la seguridad y la equidad y el alineamiento del valor humano. La evaluación efectiva de los compuestos LLM requiere la combinación de técnicas automáticas con anotaciones subjetivas. Se puede prever una solución fuerte como se ilustra en la Figura1 Red Hat El cambio de la evaluación automatizada a los enfoques integrados por el ser humano va más allá de la mejora metodológica porque aborda cuestiones esenciales en nuestra comprensión actual del rendimiento de la IA. El surgimiento del aprendizaje reforzado a partir de la retroalimentación humana (RLHF) y los marcos constitucionales de aprendizaje de IA y preferencia representan nuevas metodologías de evaluación que se centran en los valores humanos y la aplicabilidad en el mundo real en lugar de las métricas de rendimiento estrechas (Dupont, 2025). , (Atashbar en el año 2024) , (Huyen, 2023 ) . Etiquetado Librería del FMI RLHF RLHF logra una eficiencia excepcional a través de su formación de modelos de parámetros 1.3B con retroalimentación humana que supera los modelos de base de parámetros 175B al tiempo que optimiza el alineamiento para alcanzar la eficiencia de parámetros 100x (Lambert, Castricato, Werra, & Havrilla, 2022) El sistema funciona a través de tres etapas secuenciales que incluyen el ajuste supervisado seguido de la formación del modelo de recompensa de las preferencias humanas y la optimización del aprendizaje de refuerzo a través de la optimización de políticas proximal (PPO) (Dupont, 2025). , (Huyen, 2023 ) . Abrazar la cara Etiquetado RLHF La metodología funciona eficazmente porque detecta preferencias humanas sutiles que las métricas estándar no detectan. La evaluación humana demuestra que los modelos alineados con RLHF reciben calificaciones de preferencia del 85% + sobre los modelos de base mientras muestran mejoras significativas en la utilidad y la inofensividad y la honestidad. El proceso de formación del modelo de recompensa emplea 10K-100K pares de preferencias humanas para desarrollar predictores de preferencia escalables que dirigen el comportamiento del modelo sin necesidad de evaluación humana para cada salida (Lambert, Castricato, Werra, & Havrilla, 2022) . Abrazar la cara La implementación de sistemas human-in-the-loop (HITL) establece marcos de evaluación dinámicos a través del juicio humano que dirige procesos automatizados. Estos sistemas reportan una mejora del 15-25% en el rendimiento específico de la tarea al tiempo que reducen los riesgos de seguridad en un 95%+, operando a través de un enrutamiento inteligente de tareas que escala los resultados inciertos o potencialmente dañinos para los revisores humanos. El método demuestra sus mejores resultados en áreas especializadas de revisión jurídica y diagnóstico médico porque la prueba previa de la IA seguida de la validación de expertos produce conductos de evaluación eficientes y rigurosos. (Greyling, 2023) , (SuperAnotado en 2025) , (Olivera en 2024) Medium superanotado Medium ) 4.1 Practical Implementation (With Code Example Un marco básico para la integración del feedback humano con las métricas automatizadas se puede implementar a través del código de Python. Step 1: Automated Metrics Calculation. from nltk.translate.bleu_score import sentence_bleu from rouge import Rouge reference = "AI simulates human intelligence in machines." candidate = "AI brings intelligence to machines, allowing them to act like humans." #Calculate BLEU Score bleu_score = sentence_bleu([reference.split()], candidate.split()) #Calculate ROUGE Score rouge = Rouge() rouge_scores = rouge.get_scores(candidate, reference) print("BLEU Score:", bleu_score) print("ROUGE Scores:", rouge_scores) Output for above 1.1896e-231 (≈ 0) BLEU Score: Rouge Score : [ { "rouge-1": { "r": 0.3333333333333333, "p": 0.2, "f": 0.24999999531250006 }, "rouge-2": { "r": 0.0, "p": 0.0, "f": 0.0 }, "rouge-l": { "r": 0.3333333333333333, "p": 0.2, "f": 0.24999999531250006 } } ] Estos resultados resaltan: La fragilidad de BLEU: casi cero debido a no coincidir 4 gramos, lo que significa muy pobre en todas las dimensiones. ROUGE-1 y ROUGE-L capturan la superposición básica (unigramos / LCS), pero ROUGE-2 es cero ya que no hay bigramas coincidentes. Step 2: Integrating Human Feedback Supongamos que tenemos evaluadores humanos con el mismo resultado de los candidatos: #Human Feedback (Collected from Survey or Annotation) human_feedback = { 'accuracy': 0.9, 'relevance': 0.95, 'clarity': 0.9, 'safety': 1.0 } #Aggregate human score (weighted average) def aggregate_human_score(feedback): weights = {'accuracy':0.3, 'relevance':0.3, 'clarity':0.2, 'safety':0.2} score = sum(feedback[k]*weights[k] for k in feedback) return score human_score = aggregate_human_score(human_feedback) print("Aggregated Human Score:", human_score) Out for above : 0 935 Aggregated Human Score La puntuación humana agregada de Indica que su salida LLM recibe calificaciones extremadamente altas de personas reales que exceden los límites típicos "buenos" y lo convierten en adecuado para la mayoría de aplicaciones prácticas o publicaciones con sólo ajustes menores para un alineamiento casi perfecto. 0.935 Step 3: Holistic Aggregation Combina las puntuaciones automáticas y humanas: #Holistic Score Calculation def holistic_score(bleu, rouge, human): automated_avg = (bleu + rouge['rouge-l']['f']) / 2 holistic = 0.6 * human + 0.4 * automated_avg return holistic holistic_evaluation = holistic_score(bleu_score, rouge_scores[0], human_score) print("Holistic LLM Score:", holistic_evaluation) Output for above 0.6109999990625 Holistic LLM Score: Refleja una mezcla de: Holistic LLM Score of 0.6109999990625 Metría automática (BLEU & ROUGE-L promedio) 40% de peso Puntuación Humana Agregada - 60% Peso Una puntuación de ~0.611 requiere una explicación junto con orientación sobre cómo proceder. 4.1.1. How the Score Was Computed La puntuación humana (0,935) tenía un peso de 60%, lo que significa que contribuyó a 0.561 a la puntuación final. La puntuación media automática se calculó tomando la media de BLEU ≈ 0 y ROUGE L F1 ≈ 0.2478 que equivale a 0.1239 y esta puntuación tenía un peso de 40% lo que significa que contribuyó a 0.0496 a la puntuación final. La puntuación total fue de aproximadamente 0.6109999 cuando se redondeó a 0.6106. 4.1.2. Interpreting 0.611 on a 0–1 Scale El nivel de rendimiento se consideraría “pobre” cuando la puntuación cae por debajo de 0.5. El modelo recibe altas calificaciones humanas, pero las métricas léxicas rígidas lo ponen al final bajo del rango cuando la puntuación cae entre 0,5 y 0,7. La mayoría de las aplicaciones consideran que las puntuaciones por encima de 0,8 son “estrictamente aceptables”. Te colocamos en el rango moderado. The score of 0.611 El resultado recibió grandes elogios de los evaluadores humanos en cuanto a precisión y relevancia y claridad y seguridad. Las métricas automatizadas penalizaron fuertemente la salida porque tenía una baja superposición exacta de n gramos. 4.1.3. Why the Hybrid Score Is Lower Than the Human Score El componente automatizado recibe una puntuación de 0 porque BLEU no tiene una superposición de 4 gramos. La puntuación de ROUGE-L F1 de 0.2478 también es bastante baja por la misma razón. La calificación humana de 0.935 no impide que el 40% automático reduzca la puntuación general a aproximadamente 0.61. 4.1.4. Practical Takeaways Trust the Human Rating First The human score indicates the content quality within its specific context. Your current focus on user satisfaction indicates you are already meeting your goals. Decide Your Threshold Your automated metrics require improvement even though your production readiness threshold . is ≥ 0.7 Your automated tasks are ready for deployment when their scores reach or higher regardless of their nature. 0.6 Improve Automated Scores Reuse more of the reference phrasing or add synonyms that match it. Lexical overlap: For BLEU, try smoothing functions (e.g., SmoothingFunction.method1) to avoid zero scores. o Semantic metrics: Consider swapping or augmenting BLEU/ROUGE with BERTScore or BLEURT, which better capture meaning. Smoothing: Consider swapping or augmenting BLEU/ROUGE with BERTScore or BLEURT, which better capture meaning. Semantic metrics: Adjust Weighting (if appropriate) You could reduce the automated weight (e.g., 30 % auto / 70 % human) if you trust human feedback more for your use case. 5 Recent research advances holistic evaluation frameworks 5 Investigación reciente avanza los marcos de evaluación holística Durante 2023-2025, los investigadores desarrollaron marcos de evaluación completos para los LLM que abordaron los aspectos complejos del rendimiento del modelo de lenguaje.El marco de Evaluación Holística de Modelos de Idiomas (HELM) logró una mejora del 96% en la cobertura en comparación con las evaluaciones anteriores, ya que los investigadores de Stanford evaluaron más de 30 modelos prominentes en 42 escenarios y 7 métricas clave, incluyendo precisión, calibración, robustez, equidad, bias, toxicidad y eficiencia. . Stanford El sistema de evaluación de Prometheus y su sucesor, Prometheus 2, representan grandes avances en la tecnología de evaluación de código abierto. Prometheus 2 demuestra una correlación de 0,6-0,7 Pearson con GPT-4 y un acuerdo del 72-85% con los juicios humanos, lo que permite tanto la evaluación directa como el ranking en pareja. El marco ofrece alternativas accesibles a sistemas de evaluación propietarios con estándares de rendimiento que coinciden con las soluciones comerciales líderes (Kim, et al., 2023) , (Liang, et al. 2025) , (Wolfe en el año 2024) . Cornell Revisión abierta Subestación El marco G-Eval implementa el razonamiento de cadena de pensamiento para evaluar procesos a través de paradigmas de relleno de formularios para métricas específicas de tareas. El marco ofrece un mejor rendimiento de alineación humana que las métricas tradicionales según Confident AI porque la evaluación basada en razonamiento transparente revela aspectos complejos de generación de lenguaje que las métricas automatizadas no detectan. El método de evaluación proporciona beneficios excepcionales para tareas que requieren múltiples pasos de razonamiento o captura de salida creativa (Wolfe, 2024). , (Ip, el año 2025) El desarrollo de métodos de evaluación específicos de dominio demuestra cómo los expertos ahora entienden que las herramientas de evaluación de propósito general no pueden medir adecuadamente las aplicaciones especializadas. FinBen proporciona 36 conjuntos de datos que abarcan 7 dominios financieros y agrega criterios de referencia centrados en la atención médica para permitir una evaluación precisa de capacidades específicas de dominio. Evidentemente AI Estos marcos incorporan requisitos de conocimiento especializados y estándares profesionales que los criterios generales no pueden (Zhang et. al, 2024) , (Jain, el año 2025) . Subestación Confianza en el Cornell Medium El índice de referencia MMLU-Pro aborda la tasa de error del 57% encontrada en el índice de referencia MMLU original a través de la validación de expertos y el aumento de la dificultad de las preguntas de 10 opciones. 6 Casos de uso del mundo real: 6.1 ChatGPT Evaluation OpenAI utiliza Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) para mejorar los modelos de GPT. Los evaluadores humanos evalúan los resultados del modelo y las puntuaciones que proporcionan se utilizan para entrenar un modelo de recompensa. La combinación de estos métodos resultó en una mejora del 40% en la precisión de los hechos en comparación con GPT-3.5, usabilidad práctica y respuestas de modelos que coinciden con las expectativas humanas, lo que conduce a una experiencia de usuario mucho mejor que la evaluación automatizada sola. . abiertas 6.2 Microsoft's Azure AI Studio El Azure AI Studio de Microsoft integra herramientas de evaluación directamente en su infraestructura en la nube, lo que permite a los usuarios probar aplicaciones fuera de línea antes de desplegarlas y monitorearlas en línea durante la producción.La plataforma utiliza un método de evaluación híbrido que combina evaluadores automatizados con la validación humana en el ciclo para ayudar a las empresas a preservar los estándares de calidad durante la escalación de las aplicaciones.El sistema Prompt Flow de su compañía permite a los usuarios evaluar aplicaciones complejas de IA modernas a través de la evaluación de flujo de trabajo en múltiples pasos (Dilmegani, 2025). . Objetivos múltiples 6.3 Google's Vertex AI El sistema de evaluación de Vertex AI de Google demuestra el desarrollo de la evaluación multimodal que evalúa el rendimiento a través de las modalidades de texto, imagen y audio. Su metodología de ajuste de aguja para la evaluación de contexto largo se ha convertido en un estándar de la industria, permitiendo una evaluación escalable de la capacidad de los modelos para recuperar y utilizar información de contextos extensos. . Objetivos múltiples 6.4 Other Case studies El paisaje de evaluación comercial se ha expandido significativamente, con plataformas como Humanloop, LangSmith y Braintrust ofreciendo soluciones de evaluación end-to-end.Estas plataformas generalmente logran una reducción de costos del 60-80% en comparación con el desarrollo de evaluación personalizada, proporcionando métricas preconfiguradas, flujos de trabajo de anotación humana y capacidades de monitoreo de la producción.Las alternativas de código abierto como DeepEval y Langfuse democratizan el acceso a herramientas sofisticadas de evaluación, apoyando la adopción más amplia de las mejores prácticas en toda la industria (IP, 2025). , (Labelbox, el año 2024) Los efectos prácticos de los sólidos marcos de evaluación se demuestran a través de estudios de caso de las implementaciones de la salud.El estudio de Mount Sinai mostró una reducción de costes de API de 17 veces a través del agrupamiento de tareas, procesando simultáneamente hasta 50 tareas clínicas sin pérdida de precisión. . Confianza Etiquetado DevComunidad El avance técnico de Direct Preference Optimization (DPO) elimina el requisito de formación de modelo de recompensa explícita. El enfoque de clasificación de DPO transforma el RLHF en una tarea de clasificación que resulta en aceleraciones de entrenamiento de 2-3 veces sin comprometer las puntuaciones de calidad. El sistema DPO alcanza el rendimiento de 7,5/10 en MT-Bench mientras que el RLHF alcanza el rendimiento de 7,3/10 y logra una tasa de victoria del 85% en AlpacaEval en comparación con el 82% para el RLHF tradicional, mientras que reduce el tiempo de entrenamiento de 36 horas a 12 horas para el rendimiento equivalente (SuperAnnotate, 2024). , (Werra, 2024 en España) , (Wolfe en el año 2024) . superanotado HuggingFace Subestación 7 Alternative Approach: 7 Enfoques alternativos: El marco utiliza el feedback de la IA en lugar de las etiquetas humanas a través de un proceso de doble fase: aprendizaje supervisado con autocrítica y revisión, seguido por el aprendizaje reforzado a partir del feedback de la IA (RLAIF). . Antropología 8 Challenges and Future Directions 8 Retos y direcciones futuras 8.1 Challenges: Escalabilidad: El proceso de recopilación de grandes cantidades de retroalimentación humana resulta costoso y demorado. El coste de la evaluación humana varía entre $50 y $200 por hora para los revisores expertos, lo que hace que la evaluación extensa no sea asequible para numerosas organizaciones. El proceso de evaluación humana de calidad depende de la experiencia del dominio y la formación consistente y la calibración continua que aumenta la complejidad y el coste de los procesos de evaluación. El acuerdo entre los diferentes anotadores muestra una amplia variación porque la complejidad de las tareas afecta a sus coeficientes de correlación que oscilan entre 0,4 y 0,8 (10Pearls, n.d.) 10Pearls, (Dilmegani, 2025) AIMultiple. Bias y variabilidad: los evaluadores humanos traen tanto resultados inconsistentes como prejuicios personales al proceso de evaluación. La investigación indica que el 91% de los LLMs aprenden de datos desgranados en la web que contiene la subrepresentación de las mujeres en el 41% de los contextos profesionales y estos bias continúan propagándose a través de los sistemas de evaluación. La metodología de evaluación crea bias a través de efectos de orden y preferencias de longitud y suposiciones demográficas y perspectivas culturales que necesitan estrategias de mitigación sistemáticas que muchas organizaciones carecen de los recursos necesarios para implementar de manera efectiva (Rossi et al., 2024) MITPress, (Barrow et al., 2023) Cornell. La ausencia de verdad subyacente en la generación abierta: La ausencia de verdad subyacente para las tareas de generación abierta hace que la "corrección" sea inherentemente subjetiva y contextual, creando escenarios de evaluación donde existen múltiples respuestas válidas sin criterios de clasificación claros. Desafíos con la integración de la evaluación automatizada y humana: Las organizaciones necesitan realizar una amplia calibración para determinar los umbrales adecuados para los desencadenantes de la evaluación humana de los sistemas automatizados, mientras que necesitan protocolos establecidos para resolver los conflictos entre los resultados de la evaluación automatizada y los humanos. 9 Future Directions: 9 Direcciones futuras: La implementación de métodos de aprendizaje activo ayudará a disminuir el requisito de evaluación humana. El uso de modelos de IA secundarios entrenados en datos de retroalimentación humana permite la automatización de evaluaciones cualitativas que imitan evaluaciones humanas. El futuro de la metodología de evaluación dependerá de métodos sensibles al contexto que modifiquen los criterios de evaluación de acuerdo con los requisitos de tareas y las necesidades de los usuarios y dominios de aplicación. El desarrollo de enfoques de evaluación unificados que puedan evaluar la coherencia y coherencia transmodal se hará cada vez más importante a medida que los LLM se integren con otros sistemas de IA para crear aplicaciones más capaces y versátiles. Los marcos de evaluación Agentic necesitan evaluar tanto la calidad de la respuesta como los procesos de toma de decisiones y las implicaciones de seguridad y alineamiento con los objetivos previstos (Andrenacci, 2025) Medium, (Chaudhary, 2025) Turing. Los sistemas de evaluación en tiempo real necesitan mantener las capacidades de evaluación exhaustivas y el rendimiento computacional eficiente. 10 Conclusion 10 Conclusiones La evaluación de los LLM a través de la integración de la retroalimentación humana con las métricas automatizadas crea un método de evaluación completo para la eficacia del modelo. La combinación de las métricas tradicionales con el juicio humano sobre la calidad produce mejores resultados para las aplicaciones del mundo real y la conformidad ética y la satisfacción del usuario. La implementación de métodos de evaluación holísticos producirá soluciones de IA más precisas y éticas que impulsarán los avances futuros. Las metodologías de evaluación múltiple deben utilizarse en marcos de evaluación exitosos para lograr un equilibrio entre la eficiencia automatizada y el juicio del revisor humano. Las organizaciones que implementan estrategias de evaluación integral reportan mejoras sustanciales en seguridad, rendimiento y eficiencia operativa, demostrando el valor práctico de la inversión en 11 References 11 Referencias Kim, S. et al. (2023)- Prometheus: Capacidad de Evaluación de granos finoshttps://arxiv.org/abs/2310.08491 Rei, R. et al. 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