Este apéndice explica cómo se seleccionaron participantes de habla inglesa, cómo se pilotaron los diseños de encuesta y cómo se compararon de forma sistemática modelos de lenguaje de Google y OpenAI, incluyendo LaMDA, PaLM, Flan-PaLM, GPT-3.5 y GPT-4, bajo distintas condiciones de prompting.
En la fase de cribado se aplicaron criterios para asegurar competencia en inglés y diversidad demográfica, y en el pilotaje se optimizaron las preguntas para reducir ambigüedades y medir comprensión, razonamiento y veracidad factual. Las condiciones de prompt variaron entre instrucciones simples, ejemplos few shot y cadenas de razonamiento para evaluar robustez frente a cambios en la entrada.
Los resultados muestran un rendimiento relativamente consistente entre tipos de prompt, con Flan-PaLM y GPT-4 destacando especialmente en tareas de razonamiento y verificación factual, mientras que modelos como GPT-3.5 y versiones iniciales de PaLM ofrecieron resultados más variables según la formulación de la tarea.
El estudio también subraya desafíos metodológicos relevantes: sesgos introducidos por el tratamiento de tokens, diferencias en las APIs que afectan latencia y formato de salida, y la necesidad de diseñar comparaciones justas entre humanos y sistemas automáticos para evitar conclusiones sesgadas.
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En resumen, la evaluación comparativa de modelos de lenguaje requiere diseños experimentales cuidadosos, ajustes para controlar sesgos de token y diferencias de API, y estándares de comparación que aseguren equidad entre desempeño humano y automático; en Q2BSTUDIO aplicamos estos principios para entregar soluciones robustas y orientadas a negocio.
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