Wie zich ook maar een beetje interesseert in AI en taalmodellen heeft vast wel eens onderzoeken voorbij zien komen. Onderzoeken om taalmodellen met elkaar te vergelijken. Het is redelijk normaal om te doen, bijvoorbeeld bij smartphones of lapotops. Het belang van deze vergelijkingen is iets waar je een discussie over kan voeren, maar het geeft wel een beeld van wat een taalmodel kan. En dat is voor jou, als gebruiker, toch wel handig om te weten. Omdat je dan de juiste tool for the job hebt. Omdat het soms wat vragen kan oproepen dacht ik, laten we er eens wat aandacht aan geven, dus bij deze: ‘Taalmodellen vergelijken, hoe en waarom.’
Wat is dat ook alweer, zo’n taalmodel?
Taalmodellen zijn het brein achter de machines en chatbots die natuurlijke taal verwerken. Ze kunnen tekst genereren, vragen beantwoorden, samenvattingen maken en zelfs complexe dialogen voeren. Deze modellen worden getraind op enorme datasets van menselijke taal, waardoor ze patronen, grammatica en context kunnen leren. Hun toepassingen variëren van eenvoudige taken zoals spellingscontroles tot complexe problemen zoals automatische vertalingen en sentimentanalyse. Bekende taalmodellen, GPT4, Gemini of Llama.
Waarom vergelijken, die taalmodellen?
Het juiste stuk gereedschap voor het werk, zo kun je het zien. Door te vergelijken kunnen we zien welk taalmodel ergens goed of slecht in is. Wil je een taalmodel dat snel en goed kan vertalen, dan moet je niet een taalmodel hebben dat creatief kan schrijven. Ik zie het als het kiezen van de juiste wijn bij de kaas.
Benchmarks om te vergelijken
Benchmarks zijn gestandaardiseerde tests die worden gebruikt om de capaciteiten van taalmodellen te testen. Ze variëren van begripstests, die evalueren hoe goed een model de betekenis achter tekst begrijpt, tot generatietests, die de kwaliteit van door het model gegenereerde tekst beoordelen. Andere benchmarks kunnen zich richten op vertaalvaardigheden, het herkennen van sentiment, of zelfs de creativiteit van een model. Deze tests geven ons een objectieve maatstaf om modellen te beoordelen en hun sterke en zwakke punten te identificeren.
Interpretatie van benchmarks
Het interpreteren van resultaten kan redelijk complex zijn. Een hoge score op één gebied betekent niet altijd dat een model in alle opzichten superieur is. Laten we ons vooral niet blindstaren op één benchmark, maar kijken naar het totaal over meerdere benchmarks.
Nuanceverschillen in de resultaten geven wel een beeld van waar de kracht ligt van een model, zoals op vertalen, epmathie, coderen of snelheid. Die verschillen kunnen je helpen in je keuze, maar het is niet zwart-wit.
Daarbij moeten we voorzichtig zijn om niet te veel waarde te hechten aan kleine verschillen in scores, aangezien deze niet altijd enorme verschillen in prestaties in de echte wereld weerspiegelen.
Let’s make it real
Stel, je runt een online winkel en je wilt een chatbot die klantvragen kan beantwoorden. Je zou kijken naar benchmarks die zich richten op begrip en responsiviteit, in plaats van creatieve schrijfvaardigheden.
Of, je wilt een AI-assistent ontwikkelen voor je klantenservice. Je zoekt dan naar een model dat niet alleen vragen begrijpt, maar ook snel en accuraat antwoordt.
En zo kun je eindeloos veel voorbeelden genereren.
Vergelijkingen zijn momentopnamen
Vergelijkingen geven een beeld, maar dat beeld is slechts een momentopname. Er komen nieuwe versies, optimalisaties en andere tweaks aan taalmodellen waardoor de prestaties (doorgaans) beter worden. Sta je voor de keuze, staar je dan niet blind op de vergelijkingen. Gebruik ze als gids om wegwijs te worden, om vervolgens zelf te testen welk taalmodel het beste past.
Of doe zoals ik, gebruik er gewoon een paar tegelijk. Je gaat verschillen zien en zo kom je tot een goede keuze.