De naverwerkingstechnieken die worden gebruikt om de output van large language models (LLM’s) te verbeteren, zijn divers en richten zich op verschillende aspecten van tekstkwaliteit en relevantie. Hier volgen enkele van de belangrijkste technieken, geïllustreerd met voorbeelden en ondersteund door bronnen.
Een van de meest gebruikte naverwerkingstechnieken is grammaticacorrectie. Deze techniek zorgt ervoor dat de gegenereerde tekst grammaticaal correct is en goed leesbaar. Tools zoals Grammarly of de grammaticacontrole van Microsoft Word kunnen hier worden ingezet (Grammarly, 2023).
Voorbeeld: Een LLM genereert de zin: “De kat speeld met de bol wol.” Na grammaticacorrectie zou dit worden: “De kat speelt met de bol wol.”
Bij semantische evaluatie wordt de betekenis van de output geanalyseerd en indien nodig gecorrigeerd. Dit is belangrijk om te garanderen dat de tekst logisch en feitelijk correct is. Dit kan handmatig gebeuren of met behulp van gespecialiseerde tools.
Voorbeeld: De oorspronkelijke output zegt: “De zon draait om de aarde.” Na semantische correctie wordt dit: “De aarde draait om de zon.”
Tekstsamenvatting helpt bij het comprimeren van lange teksten tot kortere versies zonder de kerninformatie te verliezen. Deze techniek is nuttig voor het genereren van overzichtelijke en beknopte antwoorden.
Voorbeeld: Originele tekst: “Large language models zoals GPT-3 zijn zeer krachtig en kunnen verschillende taken uitvoeren, zoals het genereren van teksten, vertalen van talen en beantwoorden van vragen. Dit maakt ze zeer bruikbaar in diverse toepassingen.” Samengevat: “LLM’s zoals GPT-3 zijn veelzijdig en bruikbaar voor tekstgeneratie, vertaling en vraagbeantwoording.”
Automatische spellingscontrole wordt vaak toegepast om eenvoudige typografische fouten in de gegenereerde tekst te corrigeren. Dit wordt vaak gedaan met behulp van ingebouwde functies in tekstverwerkingssoftware of browserextensies (Microsoft, 2023).
Voorbeeld: “Het is belangerijk om goed te eetn.” wordt gecorrigeerd naar “Het is belangrijk om goed te eten.”
Contextbewuste correcties houden rekening met de bredere context van de tekst om nauwkeurigere correcties door te voeren. Dit gaat verder dan simpele grammaticacorrectie en kijkt naar zinvolheid binnen de gegeven context.
Voorbeeld: Originele zin: “De arts gaf de patiënt een recept voor medicijnen, zodat hij beter kon leren.” Correctie: “De arts gaf de patiënt een recept voor medicijnen, zodat hij beter kon genezen.”
Soms worden machine learning en A/B tests ingezet om de effectiviteit van verschillende naverwerkingstechnieken te evalueren en te verbeteren. Op deze manier kan men gegevens verzamelen over welke correcties het meest effectief zijn in het verbeteren van de tekstkwaliteit (Google AI, 2023).
Voorbeeld: Testen van twee naverwerkingsalgoritmen op een dataset en daarna analyseren welke algoritme de hoogste gebruikerswaardering krijgt.
Feedback loops, waar de gegenereerde output door mensen wordt beoordeeld en die feedback wordt gebruikt om het model te verbeteren, zijn ook cruciaal. Dit proces zorgt ervoor dat het model beter leert wat goede en slechte outputs zijn (OpenAI, 2023).
Voorbeeld: Een platform waar menselijke gebruikers feedback geven op de antwoorden van een LLM, waardoor het model zelflerend kan verbeteren.
- Grammarly. (2023). Grammarly Webtool. Retrieved from https://www.grammarly.com
- Microsoft. (2023). Microsoft Word Grammar Checker. Retrieved from https://www.microsoft.com
- Google AI. (2023). Improving Natural Language. Retrieved from https://ai.google
- OpenAI. (2023). Feedback Mechanisms for AI. Retrieved from https://openai.com/research
In conclusie zijn er meerdere naverwerkingstechnieken beschikbaar om de output van LLM’s te verbeteren. Door deze verschillende technieken te combineren, kan men de tekstkwaliteit, leesbaarheid en relevantie aanzienlijk verhogen.
