Fact-checking door 
Taalmodellen, ofwel Language Models (LM), zoals ChatGPT hebben onze interacties met technologie veranderd. Ze helpen ons bij het beantwoorden van vragen, het geven van aanbevelingen en het voeren van gesprekken.
Wat veel gebruikers zich misschien niet realiseren is dat terwijl wij profiteren van deze taalmodellen, zij ook leren en verbeteren van de feedback die wij geven.
Dit artikel onderzoekt de relatie tussen gebruikers en taalmodellen en benadrukt hoe feedback van gebruikers de prestaties van tools als ChatGPT vormgeeft en verbetert.
Wat is een taalmodel?
Zoals de naam al zegt, is een taalmodel een gespecialiseerd algoritme van kunstmatige intelligentie (AI) dat is ontworpen om het vermogen van een mens om natuurlijke taal te begrijpen en te creëren na te bootsen. Om dit doel te bereiken, wordt het algoritme getraind op een grote hoeveelheid geschreven tekst uit verschillende bronnen, zoals boeken, artikelen en websites. Deze uitgebreide training geeft het algoritme de nodige ervaring om natuurlijke taal effectief te leren en te begrijpen.
De training wordt meestal uitgevoerd door het algoritme te vragen het volgende woord in een zin te voorspellen op basis van een gegeven set beginwoorden. Door deze taak herhaaldelijk uit te voeren, leert het algoritme de patronen en relaties tussen woorden. Dit proces zorgt ervoor dat het algoritme de taal beter begrijpt en beter in staat is om tekst te genereren.
Met deze training kan het algoritme vragen beantwoorden, gesprekken voeren en nuttig zijn in toepassingen zoals chatbots en virtuele assistenten.
Uitdagingen van taalmodellen
Hoewel taalmodellen veel voordelen hebben, hebben ze ook een aantal nadelen. Omdat de modellen worden getraind op grote hoeveelheden tekstgegevens die zowel juiste als onjuiste informatie kunnen bevatten, kunnen deze modellen soms onjuiste of tegenstrijdige antwoorden geven.
Ze kunnen ook beïnvloed worden door vertekeningen in de gegevens en kunnen bevooroordeelde antwoorden geven. In sommige gevallen kunnen ze zelfs verzonnen informatie genereren die niet gebaseerd is op feiten. Tegenstrijdige verklaringen kunnen ontstaan wanneer het model zichzelf tegenspreekt binnen een bepaalde context. Een gedetailleerde beschrijving van deze uitdagingen op het internet is te vinden in ons artikel Het Web van Misinformatie – De Keerzijde van het Internet
Om deze beperkingen aan te pakken, is een veelgebruikte aanpak om te vertrouwen op menselijke feedback om de prestaties van modellen te verbeteren. Door feedback te ontvangen kunnen de modellen leren van hun fouten en geleidelijk hun vaardigheden verbeteren. Dit continue leerproces, gestuurd door feedback, verfijnt het taalbegrip van de modellen en stelt ze in staat om nauwkeurigere en betrouwbaardere reacties te genereren.
Inzicht in het concept van reinforcement learning en de werking ervan is cruciaal om te begrijpen hoe taalmodellen profiteren van feedback van gebruikers.
Wat is Reinforcement Learning?
Reinforcement Learning (RL) is een krachtige AI-techniek waarbij een computersysteem leert door vallen en opstaan. Geïnspireerd door de manier waarop mensen en dieren leren van hun omgeving, stelt RL het systeem in staat om te experimenteren, feedback te ontvangen in de vorm van beloningen of straffen en geleidelijk zijn besluitvaardigheid te verbeteren.
Het kernidee van RL is de interactie tussen een systeem (bijvoorbeeld een robot of software) en zijn omgeving. Het systeem onderneemt acties, ontvangt beloningen of straffen op basis van de resultaten en leert welke acties gunstig zijn of moeten worden vermeden.
Na verloop van tijd ontdekt de agent strategieën die de totale cumulatieve beloning maximaliseren.
Soorten methoden voor Reinforcement Learning
Twee belangrijke benaderingen voor het uitvoeren van versterkingsleren zijn waardegebaseerde en beleidsgebaseerde methoden.
| Op waarde gebaseerde methode | Dit houdt zich bezig met het schatten van de waarde van acties of toestanden op basis van beloningen, zoals het uitzoeken van de waarde van zetten in een spel. In het voorbeeld van RoboDog leert het welke acties, zoals naar de bal toe bewegen of de bal oppakken, leiden tot hogere beloningen (traktaties) en daarom waardevoller zijn.
Door deze waarden in te schatten, leert de methode om prioriteit te geven aan acties die betere resultaten opleveren. |
| Op beleid gebaseerde methode | Deze methode richt zich op het direct leren van de beste acties, zonder waarden te schatten, zoals het vinden van de optimale strategie voor RoboDog zonder de waarde van elke beweging expliciet te kennen. |
Reinforcement learning-algoritmen kunnen ook worden onderverdeeld in modelvrije en modelgebaseerde algoritmen.
| Modelvrij algoritme | Het leert direct van ervaringen met vallen en opstaan, net zoals RoboDog willekeurig verschillende acties uitprobeert en beloond wordt met lekkers als hij per ongeluk de bal raakt. Op deze manier leert hij welke acties de meeste traktaties opleveren en wordt hij na verloop van tijd beter in apporteren.
Het meest gebruikte modelvrije algoritme is Q-learning. Het algoritme schat de beste acties in door waarden toe te kennen aan verschillende acties. Het begint met willekeurige waarden en past deze aan op basis van de ontvangen beloningen. |
| Op een model gebaseerd algoritme | Het bouwt een intern model om uitkomsten in verschillende situaties te voorspellen. Het is alsof RoboDog een plan heeft gemaakt met behulp van een ingebouwd begrip van de omgeving.
Het algoritme voorspelt de uitkomsten van verschillende acties en gebruikt die informatie om beslissingen te nemen. |
Hoe gebruikt een taalmodel feedback van gebruikers om te verbeteren?
Taalmodellen maken gebruik van reinforcement learning om feedback van gebruikers te gebruiken en hun prestaties te verbeteren bij het aanpakken van problemen zoals bevooroordeelde, verzonnen, tegenstrijdige en onjuiste antwoorden. Zoals hierboven beschreven, werkt reinforcement learning als een feedback loop.
Het taalmodel krijgt input van gebruikers en genereert antwoorden. Gebruikers geven vervolgens feedback over hoe goed die antwoorden zijn, zodat het model weet of ze bevredigend zijn of niet. Deze feedback is als een beloningssignaal voor het leren van het model.
Het model gebruikt deze feedback en past zijn interne instellingen aan om het genereren van antwoorden te verbeteren. Het gebruikt algoritmes zoals policy gradietns of Q-learning om zijn parameters bij te werken op een manier die de beloning maximaliseert die het ontvangt van de feedback van de gebruiker.
Als het model een bevooroordeelde, verzonnen, tegenstrijdige of onjuiste reactie produceert, helpt negatieve feedback om deze fouten te herkennen en te herstellen. Het model past zijn onderliggende mechanismen aan, zoals de verbindingen en gewichten in zijn neurale netwerk, om de kans op het maken van deze fouten in de toekomst te verkleinen.
Door dit voortdurende proces van feedback ontvangen, parameters bijwerken en betere reacties genereren, wordt het model geleidelijk beter in het begrijpen van taal. Dit leidt tot nauwkeurigere en betrouwbaardere resultaten.
Conclusie
Taalmodellen zoals ChatGPT profiteren van feedback van gebruikers door middel van reinforcement learning. Door feedback te krijgen op hun antwoorden, kunnen deze modellen leren van hun fouten en zich na verloop van tijd verbeteren.
Dit herhalende proces van feedback en aanpassing helpt bij het aanpakken van problemen zoals bevooroordeelde, verzonnen, tegenstrijdige en onjuiste antwoorden, wat leidt tot nauwkeurigere en betrouwbaardere taalgeneratie.
