IA generativa en Azure (Spanish Edition)

Apéndice A. Métricas de rendimientode IA

Esta sección contiene todas las métricas de rendimiento cuantitativas relevantes, incluidas las de la IA generativa (GenAI) en Azure, tanto a nivel de modelo como de sistema.

Rendimiento de los modelos de IA

Estas métricas están directamente relacionadas con los modelos de IA (consulta la Tabla A-1), incluyendo tareas de clasificación y regresión para el aprendizaje automático y el Deep Learning, así como otras métricas específicas para modelos de lenguaje tradicionales y modernos. Son la base para evaluar el rendimiento cuantitativo tanto durante las pruebas preliminares como en las etapas de mantenimiento posteriores a la producción.

Tabla A-1. Métricas de rendimiento del modelode IA

Tipo de modelo de IA	Métrica	Rango de valores	Propósito
Clasificación	AUC-ROC (área bajo la curva)	0 a 1 (cuanto más alto, mejor)	Mide qué tan bien un modelo distingue entre clases
	Precisión	0 a 1 (cuanto más alto, mejor)	Mide la proporción de resultados positivos identificados correctamente respecto al total de positivos predichos
	Recuperación	0 a 1 (cuanto más alto, mejor)	Mide la proporción de positivos reales identificados correctamente
	Puntuación F1 (basado en la precisión y el recall)	0 a 1 (cuanto más alto, mejor)	Equilibra la precisión y el recuerdo para conjuntos de datos desequilibrados
	Puntuación F2 (basado en precisión y recuperación)	0 a 1 (cuanto más alto, mejor)	Un promedio ponderado de precisión ...