Kennis uit de echte wereld kan op verschillende manieren in Language Learning Models (LLM’s) worden geïntegreerd om de prestaties en de bruikbaarheid van deze modellen te verbeteren. Deze integratie is een complex en multidimensionaal proces dat doorgaans verschillende technieken en methodologieën omvat. Hieronder worden enkele belangrijke benaderingen en voorbeelden beschreven.
1. Training met grootschalige datasets:
Eén van de meest fundamentele methoden om kennis uit de echte wereld te integreren is het trainen van LLM’s op grootschalige datasets die zowel betrouwbare als diverse bronnen bevatten. Dergelijke datasets kunnen nieuwsartikelen, wetenschappelijke publicaties, encyclopedische inhoud en sociale media posts bevatten. Aanzienlijke inspanningen zijn nodig om ervoor te zorgen dat deze gegevens vrij zijn van vooroordelen en representatief zijn voor een breed scala aan real-world perspectieven.
Voorbeeld: Google’s BERT model is getraind op de Engelstalige Wikipedia en BookCorpus, wat zorgt voor een robuuste kennisbasis van diverse onderwerpen. Sommige modellen maken gebruik van Common Crawl, een dataset die regelmatig het web doorzoekt en een snapshot van het internet biedt.
Bronnen:
- Devlin, J., Chang, M. W., Lee, K., & Toutanova, K. (2018). BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding. [arXiv preprint arXiv:1810.04805](https://arxiv.org/abs/1810.04805)
- Common Crawl. (n.d.). The web archive dataset. [Common Crawl](https://commoncrawl.org/)
2. Gebruik van kennisgrafieken:
Kennisgrafieken representeren informatie op een gestructureerde manier door entiteiten en hun relaties in een netwerk weer te geven. LLM’s kunnen worden uitgebreid met kennis uit deze grafieken om de context en betekenis van termen en concepten beter te begrijpen.
Voorbeeld: OpenAI’s GPT-3 kan gebruik maken van externe kennisbronnen zoals Wikipedia of gespecialiseerde kennisdatabases. Door integratie met kennisgrafieken zoals die van Wikidata kunnen modellen hun antwoorden verrijken met meer accurate en up-to-date informatie.
Bronnen:
- Bollacker, K., Evans, C., Paritosh, P., Sturge, T., & Taylor, J. (2008). Freebase: a collaboratively created graph database for structuring human knowledge. In Proceedings of the 2008 ACM SIGMOD international conference on Management of data (pp. 1247-1250). [ACM Digital Library](https://dl.acm.org/doi/10.1145/1376616.1376746)
- Vrandečić, D., & Krötzsch, M. (2014). Wikidata: a free collaborative knowledgebase. Communications of the ACM, 57(10), 78-85. [ACM Digital Library](https://dl.acm.org/doi/10.1145/2629489)
3. Fine-tuning en menselijke feedback:
Fine-tuning is een proces waarbij een voorgetraind model verder wordt aangepast met behulp van specifieke datasets die aansluiten bij de beoogde toepassingen of domeinen. Dit kan worden gecombineerd met menselijke feedback om de kwaliteit van de antwoorden verder te verbeteren.
Voorbeeld: OpenAI’s GPT-3 wordt regelmatig aangepast en verbeterd middels online spelmethoden zoals “learn from human preferences,” waarbij gebruikers feedback geven op modeluitvoer die vervolgens wordt gebruikt om het model te finetunen.
Bronnen:
- Ziegler, D. M., Stiennon, N., Wu, J., Brown, T., Radford, A., Amodei, D., … & Christiano, P. F. (2019). Fine-Tuning Language Models from Human Preferences. [arXiv preprint arXiv:1909.08593](https://arxiv.org/abs/1909.08593)
4. Integratie met real-time data:
Het integreren van real-time data uit betrouwbare bronnen is essentieel voor het up-to-date houden van modellen. API’s (Application Programming Interfaces) kunnen worden gebruikt om actuele informatie van bijvoorbeeld nieuwswebsites en databases te verkrijgen.
Voorbeeld: API’s van nieuwsagentschappen zoals Reuters of Bloomberg kunnen modellen voeden met real-time economische data, nieuws en trends.
Bronnen:
- Bloomberg Terminal provides APIs for accessing financial data and news in real-time. [Bloomberg Professional Services](https://www.bloomberg.com/professional/solution/bloomberg-terminal/)
- Reuters Connect offers APIs for delivering real-time news. [Reuters Connect](https://www.reutersagency.com/en/reuters-connect/)
Door deze en andere benaderingen toe te passen, kunnen LLM’s effectiever kennis uit de echte wereld integreren, wat resulteert in nauwkeurigere, contextueel relevante en bruikbare output.
