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hola, bienvenido al nuevo video, hoy vamos a repasar este artículo titulado más allá de la precisión, pruebas de comportamiento de modelos de nlp con checklist, esto es de investigadores de microsoft, la universidad de washington y la universidad de california irvine, y también este artículo ganó el premio al mejor artículo acl 2020, así que sí, en pocas palabras, este artículo introduce esencialmente un nuevo marco para evaluar los modelos de nlp más allá de ciertas métricas de evaluación automática como la precisión, así que empecemos con el resumen, toda la medición de la precisión retenida ha sido un enfoque principal para evaluar la generalización, a menudo sobreestima el rendimiento de los modelos de nlp, así que sí, esto es bastante cierto porque la mayoría de las veces, la muestra de prueba que tomas de tus datos completos puede no ser representativa de toda la distribución, ciertamente faltará en ciertos matices y dependerá en gran medida del proceso en el que se recopilaron los datos, también si hablas sobre los datos de entrenamiento que son relativos.