Zelfevaluatie in LLM’s (Language Model Machines) is een mechanisme waarmee deze modellen hun eigen uitvoer kunnen beoordelen en verbeteren. Dit proces is van cruciaal belang voor het optimaliseren van de nauwkeurigheid en effectiviteit van taalmodellen en draagt bij aan de verbetering van hun prestatie over de tijd. Zelfevaluatie kan worden begrepen als een vorm van zelfreflectie waarbij het model feedback krijgt op zijn eigen voorspellingen en hieruit leert om toekomstige voorspellingen te verbeteren.
Zelfevaluatie in neurale taalmodellen, zoals GPT-3 en zijn opvolgers, werkt door gebruik te maken van een reeks technieken die geworteld zijn in machine learning en kunstmatige intelligentie. Deze technieken omvatten doorgaans de volgende stappen:
1. Generatie en Beoordeling: Eerst genereert het model een uitkomst op basis van een gegeven invoer. Vervolgens wordt deze uitkomst beoordeeld aan de hand van bepaalde criteria die zijn vastgelegd tijdens de training. Deze criteria kunnen variëren afhankelijk van de taak, zoals grammaticale juistheid, contextuele coherentie, of semantische relevantie.
1. Feedback Mechanismen: Het model krijgt feedback op zijn gegenereerde uitkomst. Deze feedback kan intern zijn, verkregen via een submodule van het model die specifieke foutpatronen identificeert en beoordeelt, of extern, afkomstig van menselijke beoordelaars of aanvullende geautomatiseerde systemen.
Bijvoorbeeld, in een vertaalsysteem kan het model zichzelf vergelijken met een reeks referentievertalingen en punten toekennen op basis van overeenstemming met deze referenties.1. Aanpassing van Gewichten: Op basis van de ontvangen feedback past het model zijn interne gewichtsinstellingen aan. Dit gebeurt via een proces genaamd ‘backpropagation’, waarbij het model de fouten die het heeft gemaakt terugvoert door de neurale netwerklagen om de bijbehorende gewichten te herzien en te optimaliseren.
1. Iteratieve Verbetering: Deze cyclus van generatie, beoordeling, feedback en aanpassing wordt iteratief herhaald. Door deze herhaalde cycli leert het model geleidelijk aan om zijn prestaties te verbeteren. Een belangrijk aspect van dit proces is ‘fine-tuning’, waarbij het model wordt getraind op een specifiek taakgericht, mogelijk kleiner dataset om gespecialiseerde kennis te ontwikkelen.
- Spelling en Grammaticacorrectie: Stellen we een model voor dat gebruikt wordt voor grammaticacorrectie, zoals Grammarly. Het model genereert een correctiezin en vergelijkt deze met de normregels voor grammatica en spelling. Feedback over fouten wordt direct aan het model teruggekoppeld, dat hieruit leert om in de toekomst betere correcties te doen.
- Vertaling: In een vertaalsysteem zoals Google Translate, beoordeelt het model zijn vertaling door deze te vergelijken met menselijke vertalingen in de dataset. Verschillen worden gedetecteerd en leiden tot gewichtsaanpassingen.
- “Attention Is All You Need” door Vaswani et al. (2017): Dit paper introduceerde de ‘Transformer’-architectuur, die ten grondslag ligt aan veel moderne LLM’s en hun zelf-evaluatiemechanismen.
- OpenAI:
De diverse technische rapporten en documentaties van OpenAI geven inzicht in de werkingsprincipes van GPT-modellen en hun trainingsmethoden.
- “Fine-Tuning Pre-trained Transformer Language Models to Distantly Supervised Relation Extraction” door Lin et al.: Dit onderzoek bespreekt hoe modellen zoals BERT worden verfijnd via zelfevaluatie technieken.
Zelfevaluatie is daarom een fundament voor de voortschrijdende verbetering in veel taalmodellen en vormt een belangrijke pijler in de ontwikkeling van kunstmatige intelligentie naar steeds hogere prestatieniveaus.
