Hoe beoordeel je of een taalmodel goed werkt?

Een veelgestelde vraag die wij ontvangen is: hoe beoordeel je eigenlijk of een taalmodel goed werkt? Voordat we die vraag beantwoorden in dit artikel; laten we eens kijken naar hoe we andere statistische modellen beoordelen.

1. Evaluatie van verklarende statistische modellen:

Laten we beginnen met verklarende statistische modellen, zoals regressie-analyses. Bij een regressie-analyse onderzoeken we de causaliteit tussen verschillende variabelen. Door alle observaties in een grafiek te plotten en een lineaire lijn te trekken, proberen we te zien of er een lineair verband bestaat tussen de variabelen. De R-square, ook wel de proportie verklaarde variantie genoemd, wordt gebruikt om de kwaliteit van het model te evalueren. Hoe hoger de R-square, hoe beter het model het verschijnsel voorspelt en verklaart.

2. Beoordeling van voorspellende statistische modellen:

Bij voorspellende statistische modellen, zoals Machine Learning-modellen, evalueren we of het model goed werkt door middel van een trainingsset en een testset. We ontwikkelen een model dat voorspellingen doet en vergelijken deze met de werkelijkheid. Hoe hoger het percentage voorspelde waarden dat overeenkomt met de geobserveerde waarden, hoe beter het model presteert.

3. De kwaliteit van taalmodellen evalueren:

Maar hoe beoordelen we de kwaliteit van taalmodellen? Dit verschilt aanzienlijk van andere statistische modellen. De essentie ligt in de praktijk. Een taalmodel is voorgetraind en geëvalueerd, maar het draait allemaal om hoe goed het kan worden aangepast aan bedrijfsspecifieke informatie en consistent relevante antwoorden kan geven. Er zijn geen specifieke statistische maatstaven om de kwaliteit van het model zelf te beoordelen, omdat het uiteindelijk afhangt van hoe goed het presteert in real-life praktijkcases.

Conclusie: in tegenstelling tot traditionele statistische modellen vereisen taalmodellen een praktische benadering van evaluatie. Het gaat er niet om statistische maatstaven te vinden om de kwaliteit van het model zelf te meten, maar eerder om te zien hoe effectief het model is in echte situaties. ‘The Proof of the Pudding is in the Eating’ zou je kunnen zeggen - het bewijs van de pudding zit in het eten; je moet het model uitgebreid testen, finetunen en toepassen op praktijkcases om de echte waarde ervan te ontdekken.

‍

// Over de auteur

Job van den Berg

Mede-oprichter, AI Keynote Spreker & Techondernemer

Tech-ondernemer (1989) met een achtergrond als socioloog (BSc Sociologie en MSc Research Master Sociology and Social Research & Statistics, Universiteit Utrecht) en een van de meest gevraagde keynote sprekers over AI en data in Nederland. Als mede-oprichter van Ai.nl, The Automation Group en Proxies leidt hij engineers die agentic AI van prototype naar productie brengen binnen enterprises. Op het podium vertaalt Job die hands-on praktijk naar concrete strategieën. Eerder was Job Chief Data bij o.a. DPG Media en Kantar. Hij is co-auteur van 5 boeken over AI waaronder 'AI Agents' en 'Handboek AI Strategie' en een veelgevraagd expert in de landelijke media.

LinkedIn