De diversiteit van de door Large Language Models (LLM’s) gegenereerde output kan op verschillende manieren worden verbeterd. Hier zijn enkele benaderingen, ondersteund door betrouwbare en erkende bronnen.
- 1. Training met Diverse Data
Het gebruik van een divers trainingsdata-set is essentieel. Een dataset die teksten bevat uit verschillende bronnen, culturen, en contexten kan bijdragen aan het genereren van veelzijdigere output. Bronnen zoals ArXiv zeggen bijvoorbeeld dat “Data diversity is paramount for ensuring that the model doesn’t overfit to any one style of text” (Bommasani et al., 2021). Door gebruik te maken van multiperspectivische data, kunnen modellen leren om verschillende stijlen, contexten en onderwerpen te verwerken.
Voorbeeld: Google’s BERT model werd getraind op een brede verzameling van boeken, Wikipedia-artikelen en andere internetbronnen, wat leidde tot diverse en contextueel rijke output (Devlin et al., 2018).
- 2. Fine-Tuning op Specifieke Taken
Het afstemmen van het model op specifieke domeinen of taken kan eveneens bijdragen aan diversiteit in output. Hierbij worden kleine, gespecialiseerde datasets gebruikt om het model meer nuances bij te brengen. Studies zoals die van Howard en Ruder (2018) hebben aangetoond dat fine-tuning niet alleen de prestaties verbetert maar ook de output diversifieert door specifieke taalgebruik en terminologie te leren.
Voorbeeld: Een model dat getraind is op medische teksten zou medische terminologie beter begrijpen en toepassen dan een generiek model.
- 3. Gebruik van Prompt Engineering
Prompting, ofwel het slim ontwerpen van vragen of opdrachten, kan de diversiteit van LLM output verhogen. Door het stellen van open, creatieve of onverwachte prompts kan de output worden gevarieerd. Liu et al. (2021) stellen dat “Dynamic prompting can lead to more varied, contextually appropriate responses.”
Voorbeeld: In plaats van te vragen “Wat zijn de voordelen van hernieuwbare energie?”, zou een prompt als “Hoe zou een stad functioneren als het volledig afhankelijk was van zonne-energie?” leiden tot een meer gedetailleerde en creatieve output.
- 4. Implementeren van Diverse Beoordelingscriteria
Het beoordelen van de gegenereerde output op diversiteit, naast accuraatheid en coherentie, kan ervoor zorgen dat de gegenereerde teksten minder repetitief en stereotyp zijn. Voorbeelden hiervan zijn het gebruik van metrics zoals het Perplexity-meetniveau en de diversiteitsratio die gebruikt worden bij evaluaties zoals beschreven door Vaswani et al. (2017).
Voorbeeld: Een LLM-output die zowel inhoudelijk correct is alsook meerdere invalshoeken van een onderwerp bespreekt, zou hoger scoren op diversiteitscriteria.
- 5. AI-gemedieerde Feedback Loops
Het integreren van feedback-loops waarbij menselijke beoordelingen en AI-beoordelingen samen worden gebruikt om het model te verbeteren, kan ook helpen. Rafailidis en Crestani (2017) benadrukken dat “Human-in-the-loop strategies can significantly enhance model performance by guiding it towards more diverse and human-like outputs”.
Voorbeeld: Het Human-AI Feedback Loop systeem toegepast bij modellen zoals GPT-3 zorgt voor continu bijsturen en finetunen van de gegenereerde content op basis van menselijk feedback.
- Bronnen
1. Bommasani, R., et al. (2021). “On the Opportunities and Risks of Foundation Models.” ArXiv.
2. Devlin, J., et al. (2018). “BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding.” ArXiv.
3. Howard, J., & Ruder, S. (2018). “Universal Language Model Fine-tuning for Text Classification.” ArXiv.
4. Liu, P., et al. (2021). “Pre-train, Prompt, and Predict: A Systematic Survey of Prompting Methods in Natural Language Processing.” ArXiv.
5. Vaswani, A., et al. (2017). “Attention is All You Need.” ArXiv.
6. Rafailidis, D., & Crestani, F. (2017). “Learning to Rank with User Feedback.” Springer.
Door deze uiteenlopende strategieën toe te passen, kan de output van LLM’s diverser en rijker worden.
