Resumen: Los modelos de lenguajes grandes (LLM) se han vuelto fundamentales para los flujos de trabajo de IA modernos, impulsando aplicaciones desde la generación de texto abierto hasta el razonamiento complejo basado en agentes. Sin embargo, depurar estos modelos sigue siendo un desafío persistente debido a su naturaleza opaca y probabilística y la dificultad de diagnosticar errores en diversas tareas y entornos. Este artículo presenta un enfoque sistemático para la depuración de LLM que trata los modelos como sistemas observables, proporcionando métodos estructurados e independientes del modelo, desde la detección de problemas hasta el refinamiento del modelo. Al unificar las prácticas de evaluación, interpretabilidad y análisis de errores, nuestro enfoque permite a los profesionales diagnosticar de forma iterativa las debilidades del modelo, refinar las indicaciones y los parámetros del modelo, y adaptar los datos para su ajuste o evaluación, sin dejar de ser eficaz en contextos donde faltan puntos de referencia y criterios de evaluación estandarizados. Sostenemos que una metodología tan estructurada no sólo acelera la resolución de problemas sino que también fomenta la reproducibilidad, la transparencia y la escalabilidad en la implementación de sistemas basados en LLM.
Publicado originalmente en export.arxiv.org el 27 de abril de 2026.
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