Het evalueren van Large Language Models (LLM’s) zoals GPT-4 brengt diverse technische uitdagingen met zich mee. In deze beantwoording zullen enkele van deze uitdagingen besproken worden, ondersteund door voorbeelden en betrouwbare bronnen.
Een van de eerste uitdagingen bij het evalueren van LLM’s is benchmarking. Traditioneel gezien worden taalmodellen geëvalueerd aan de hand van standaard benchmarks zoals GLUE (General Language Understanding Evaluation) of SQuAD (Stanford Question Answering Dataset). Echter, aangezien LLM’s exponentieel groeien in complexiteit en omvang, lopen deze benchmarks vaak achter. Dit betekent dat modernere LLM’s relatief eenvoudig maximale of bijna maximale scores behalen op deze oude benchmarks, waardoor ze minder effectief zijn om de daadwerkelijke capaciteit van deze modellen te meten. (Bron: Wang et al., 2018, “GLUE: A Multi-Task Benchmark and Analysis Platform for Natural Language Understanding”).
Daarnaast is er de uitdaging van interpreterbaarheid en explainability. Terwijl LLM’s krachtige voorspellingsmogelijkheden hebben, blijft het een uitdaging om precies te begrijpen hoe deze modellen beslissingen nemen op basis van de inputdata. Dit gebrek aan transparantie maakt het moeilijk om te evalueren of het model beslissingen neemt op een adequate of ethisch verantwoorde manier. Gelijkheid en bias zijn hier nauw mee verbonden; als een model bijvoorbeeld systematisch bevooroordeeld is tegen bepaalde groepen mensen, kan dit vergaande implicaties hebben als het model wordt toegepast in gevoelige domeinen zoals rechtspraak of medische diagnoses. (Bron: Lipton, Z. C. (2018). “The mythos of model interpretability”).
Een derde uitdaging is de beschikbaarheid en representativiteit van evaluatiedata. De data die gebruikt wordt voor training en evaluatie moet divers en representatief zijn om te voorkomen dat de modellen biases ontwikkelen. Echter, in de praktijk blijkt het verzamelen van een dergelijke dataset een grote uitdaging te zijn, vooral omdat data afkomstig uit minderheidsgroepen vaak ondervertegenwoordigd zijn. (Bron: Bender, E. M., Gebru, T., et al., 2021, “On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big?”).
Verder is er het probleem van efficientie en schaalbaarheid. LLM’s zoals GPT-4 zijn enorm en vereisen aanzienlijke hoeveelheden rekenkracht om te trainen en evalueren. Dit maakt niet alleen de kosten hoog, maar zorgt ook voor vraagstukken omtrent de ecologische voetafdruk van dergelijke modellen. De rekenkracht en energie die nodig zijn voor het trainen en evalueren van deze modellen brengen ook praktische beperkingen met zich mee. (Bron: Strubell, E., Ganesh, A., & McCallum, A., 2019, “Energy and Policy Considerations for Deep Learning in NLP”).
Bijvoorbeeld, OpenAI heeft gerapporteerd dat het trainen van GPT-3 175 miljard parameters heeft en een aanzienlijke hoeveelheid tijd en energie kostte, wat de schaalbaarheidsuitdagingen van toekomstige modellen benadrukt. (Bron: Brown, T. B., Mann, B., Ryder, N., et al., 2020, “Language models are few-shot learners”).
Samengevat zijn de technische uitdagingen bij het evalueren van LLM’s veelvoudig en complex, variërend van benchmark-effectiviteit en model-interpreterbaarheid tot evaluatiedata-diversiteit en schaalbaarheid van middelen. Deze uitdagingen benadrukken de noodzaak voor voortdurende innovatie en herziening van evaluatiemethoden in het veld van natuurlijke taalverwerking.
