De uitdagingen van de interpreteerbaarheid van Large Language Models (LLM’s) zijn veelvoudig en complex. Om deze uitdagingen te begrijpen, moeten we eerst een goed begrip krijgen van wat LLM’s zijn en hoe ze functioneren.
Een Large Language Model is een type kunstmatige intelligentie dat getraind is op grote hoeveelheden tekstdata om menselijke taal te kunnen begrijpen en genereren. Bekende voorbeelden zijn GPT-3 van OpenAI en BERT van Google. Hoewel deze modellen indrukwekkende resultaten kunnen behalen in diverse taken zoals tekstgeneratie, vertaling en vragen beantwoorden, brengen ze ook aanzienlijke uitdagingen met zich mee op het gebied van interpreteerbaarheid.
Een van de grootste uitdagingen is de complexiteit en omvang van deze modellen. LLM’s bevatten vaak miljarden parameters, waardoor het moeilijk wordt om precies te begrijpen hoe ze tot een bepaalde output komen. Deze complexiteit maakt het nagenoeg onmogelijk voor onderzoekers en gebruikers om de gedetailleerde besluitvormingsprocessen van het model te doorgronden. Dit wordt soms aangeduid als het “black box”-probleem, waarbij de interne werking van het model niet transparant is. Dit kan problematisch zijn in toepassingen waar de redeneerbaarheid en transparantie van beslissingen belangrijk zijn, zoals in de geneeskunde of rechtspraak (Bibal & Frénay, 2016; Tjoa & Guan, 2020).
Een ander cruciaal punt is bias en eerlijkheid. Omdat LLM’s getraind worden op enorme datasets die vaak delen van het internet omvatten, kunnen ze ongewenste biases overnemen die in die data aanwezig zijn. Bijvoorbeeld, als het trainingsdata seksistische of racistische teksten bevatten, kan het model dergelijke vooroordelen onbewust repliceren en versterken. Dit is een serieus ethisch probleem, omdat het kan leiden tot discriminerende of onrechtvaardige uitkomsten in de toepassing van deze modellen (Caliskan, Bryson & Narayanan, 2017).
Daarnaast is er de kwestie van generaliseerbaarheid. Terwijl LLM’s goed kunnen presteren op de data waarop ze getraind zijn, kunnen ze falen in situaties waarbij context of gegevens afwijkt van de training. Dit gebrek aan robuustheid kan leiden tot fouten die moeilijk te voorspellen en te corrigeren zijn, omdat de logica achter de output vaak niet eenvoudig te achterhalen is (Marcus, 2018).
Een ander belangrijk aspect is het energieverbruik en duurzaamheid. Het trainen van LLM’s vereist enorme rekenkracht en daarmee verbonden energieverbruik, wat niet alleen economische maar ook ecologische vragen oproept. Grote modellen zoals GPT-3 verbruiken gigantische hoeveelheden energie om te trainen en te fine-tunen, wat ver verwijderd is van duurzame AI-praktijken (Strubell, Ganesh & McCallum, 2019).
Tot slot moet de handelbaarheid van verklaringen worden genoemd. Zelfs als een model een soort uitleg kan geven over waarom het tot een bepaald besluit is gekomen, is de vraag of deze uitleg intuitief en bruikbaar is voor een mens. Vaak zijn de verklaringen op een te hoog abstractieniveau of te technisch voor niet-experts om er zinvol gebruik van te maken (Miller, 2019).
Om deze uitdagingen te adresseren, zijn verschillende benaderingen voorgesteld, zoals explainable AI (XAI) technieken die proberen de beslissing van een model te verklaren, vaak door het model te vereenvoudigen (Ribeiro, Singh & Guestrin, 2016). Ook wordt er veel onderzoek gedaan naar manieren om biases te verminderen door zorgvuldige selectie en filtering van trainingsdata.
In conclusie, de interpreteerbaarheid van LLM’s is een multifacet onderwerp dat technische, ethische en praktische dimensies omvat. Hoewel er veel vooruitgang is geboekt, blijven er aanzienlijke uitdagingen bestaan die moeten worden aangepakt door voortdurende inspanningen in onderzoek en ontwikkeling.
Bronnen:
1. Bibal, A., & Frénay, B. (2016). Interpretability of machine learning models and representations: An introduction.
2. Tjoa, E., & Guan, C. (2020). A Survey on Explainable Artificial Intelligence (XAI): Toward Medical AI.
3. Caliskan, A., Bryson, J. J., & Narayanan, A. (2017). Semantics derived automatically from language corpora contain human-like biases. Science.
4. Marcus, G. (2018). Deep Learning: A Critical Appraisal.
5. Strubell, E., Ganesh, A., & McCallum, A. (2019). Energy and Policy Considerations for Deep Learning in NLP. ACL.
6. Miller, T. (2019). Explanation in artificial intelligence: Insights from the social sciences.
7. Ribeiro, M. T., Singh, S., & Guestrin, C. (2016). “Why Should I Trust You?”: Explaining the Predictions of Any Classifier.
