Meer data betekent niet altijd betere AI: hoe je écht impact maakt met taalmodellen

Het is een veelvoorkomend misverstand: denken dat meer data automatisch leidt tot betere output van een taalmodel. Natuurlijk is data belangrijk, maar net zoals een mens niet in één keer de hele wereldgeschiedenis kan leren, werkt het bij een AI-model veel effectiever om informatie op een gestructureerde, stapsgewijze manier aan te bieden. In dit artikel leg ik uit waarom "meer" niet altijd "beter" is en hoe je een taalmodel effectief kunt trainen om echt waarde toe te voegen binnen jouw organisatie.

Meer data, minder resultaat?

Bij het trainen van AI-systemen, zoals taalmodellen, is de hoeveelheid data niet de enige factor die de kwaliteit van de output bepaalt. Sterker nog, het blindelings toevoegen van enorme datasets kan juist leiden tot verwarring, vervuilde resultaten en een verlies aan focus. Denk aan een mens die probeert alles tegelijk te leren – dat is overweldigend en zorgt voor slechte retentie.

In plaats daarvan is het veel effectiever om data op te delen in hapklare brokken en gericht aan te bieden. Dit proces staat bekend als de "chain of thought"-aanpak: een methode waarbij je een model stap voor stap begeleidt door de instructies en data die het nodig heeft.

Wat is "chain of thought"?

"Chain of thought" is een techniek waarbij je een taalmodel niet alleen data geeft, maar ook een gestructureerde redenering en context biedt. Het model krijgt dus niet simpelweg een bak aan informatie voorgeschoteld, maar wordt zorgvuldig geleid in hoe het die informatie moet verwerken en toepassen.

Een praktisch voorbeeld:

• Stel dat je een model wilt trainen om teksten te schrijven over geschiedenis.
• In plaats van alle historische tijdperken in één keer aan te bieden, begin je bijvoorbeeld met de Middeleeuwen. Daarna ga je verder met de Romeinse tijd, en zo verder.
• Door deze gefaseerde aanpak leert het model niet alleen feiten, maar ook het verband tussen verschillende tijdperken.

Waarom werkt dit beter?

Net zoals mensen werkt een taalmodel beter wanneer het duidelijke instructies en gestructureerde informatie krijgt. Dit helpt het model om:

1. Relevante output te genereren: Het model weet wat het moet doen en blijft gefocust op de taak.
2. Kwaliteit te verbeteren: Door stap voor stap context en voorbeelden te geven, voorkom je fouten en onnodige ruis.
3. Flexibel te blijven: Het model kan beter omgaan met nieuwe, onverwachte input als het een heldere "gedachtengang" heeft geleerd.

Lees ook: Verbeter je AI met goede data: ontdek wat goede data zijn en hoe je ze benut

Hoe pas je dit toe in jouw organisatie?

Als je AI wilt inzetten binnen je bedrijf of organisatie, is het essentieel om deze principes toe te passen. Hier zijn een paar stappen die je kunt nemen:

1. Begin met duidelijke doelen: Wat wil je dat het taalmodel doet? Denk aan specifieke taken zoals klantenservice, tekstgeneratie of data-analyse.
2. Bied gestructureerde data aan: Zorg ervoor dat de data die je gebruikt relevant is voor het doel en goed georganiseerd is.
3. Werk met voorbeeldinstructies: Geef het model voorbeelden van hoe het bepaalde taken moet aanpakken.
4. Evalueer en optimaliseer: Test regelmatig de output van het model en stuur bij waar nodig.

Lees ook: Waarom er over 2 jaar een schaarste aan data is en wat we er aan kunnen doen

Net zoals een mens beter leert door stap voor stap uitleg, werkt een taalmodel beter als je het met zorg instrueert. Het gaat niet om hoeveel data je erin stopt, maar hoe je die data gebruikt en aanbiedt.

Wil jij weten hoe je dit principe kunt toepassen in jouw organisatie? Ga naar onze website van The Automation Group

Conclusie: Meer data is niet altijd beter. Het gaat om slimme data, een heldere instructie en een stapsgewijze aanpak. Zo haal je het maximale uit AI en taalmodellen.

‍

‍