Feedbacksystemen met human-in-the-loop
Ontwerp en implementeer systemen waarin feedback van mensen wordt geïntegreerd om LLM-prestaties voortdurend te verbeteren en fouten te corrigeren.
Feedbacksystemen met human-in-the-loop is een gratis Promptontwerp en LLM-optimalisatie voor ontwikkelaars-les op CoddyKit. Dit is les 2 van 4. Je kunt de volledige les hieronder gratis lezen en daarna in de browser praktisch oefenen met een ingebouwde code-editor en een AI-begeleider die 24/7 beschikbaar is. Deze les maakt deel uit van het leertraject Promptontwerp en LLM-optimalisatie voor ontwikkelaars. Je voortgang wordt gesynchroniseerd op het web en in de CoddyKit-app. De cursus Promptontwerp en LLM-optimalisatie voor ontwikkelaars bevat in totaal 4 lessen.
Wat betekent mens in de lus?
Wanneer je met Large Language Models (LLM's) werkt, is hun uitvoer soms niet helemaal correct. Daar komen systemen met mensen in de lus (Human-in-the-Loop, HITL) van pas.
HITL betekent dat mensen de uitvoer van een LLM actief controleren, corrigeren of van feedback voorzien. Deze feedback helpt het model vervolgens om na verloop van tijd te leren en beter te worden, waardoor het slimmer en betrouwbaarder wordt.
Waarom mensen LLM's helpen
Zelfs krachtige LLM's hebben beperkingen. Ze kunnen:
- Hallucineren: Feiten verzinnen.
- Vooringenomen zijn: Vooroordelen uit hun trainingsgegevens weerspiegelen.
- Actuele informatie missen: Niets weten over recente gebeurtenissen.
- Complexe verzoeken verkeerd begrijpen: Moeite hebben met genuanceerde instructies.
Menselijk toezicht helpt deze problemen op te sporen en op te lossen, zodat de uitvoer van hogere kwaliteit en veiliger is.
Hoe HITL-systemen werken
Een typisch HITL-systeem bestaat uit enkele belangrijke onderdelen:
- Generatie door de LLM: Het model maakt uitvoer.
- Menselijke beoordeling: Een persoon beoordeelt de uitvoer.
- Verzameling van feedback: Het oordeel van de persoon wordt vastgelegd.
- Verbetering van het model: Deze feedback wordt gebruikt om de LLM te verfijnen, bijvoorbeeld door prompts aan te passen of het model zelf verder te trainen.
Het is een voortdurende cyclus van maken, beoordelen en leren.
Twee manieren om feedback te geven
Menselijke feedback kan grofweg in twee typen worden ingedeeld:
- Expliciete feedback: Rechtstreekse beoordelingen of correcties van gebruikers of annotatoren. Denk aan "duim omhoog/omlaag" of het bewerken van gegenereerde tekst.
- Impliciete feedback: Afgeleid uit het gedrag van gebruikers, zonder rechtstreekse invoer. Bijvoorbeeld hoe lang een gebruiker naar een antwoord kijkt of op bepaalde koppelingen klikt.
Beide typen zijn om verschillende redenen waardevol!
Rechtstreekse feedback verzamelen
Expliciete feedback is duidelijk en bewust gegeven. Veelgebruikte manieren om deze te verzamelen zijn:
- Duim omhoog/omlaag: Eenvoudige binaire feedback over de kwaliteit van een antwoord.
- Sterbeoordelingen: Een fijnmaziger schaal (bijvoorbeeld 1 tot 5 sterren).
- Rechtstreekse bewerkingen: Gebruikers die delen van de uitvoer van de LLM corrigeren of herschrijven.
- Labels van annotatoren: Deskundige menselijke annotatoren die specifieke problemen markeren, zoals feitelijke fouten of schadelijke inhoud.
Deze gegevens laten je rechtstreeks zien wat wel en niet werkte.
Leren van gebruikersgedrag
Impliciete feedback is minder rechtstreeks, maar nog steeds krachtig. Het gaat erom te observeren hoe gebruikers omgaan met uitvoer van LLM's:
- Sessieduur: Als gebruikers langer naar een antwoord kijken, kan dat wijzen op betrokkenheid.
- Doorklikpercentages: Als een LLM koppelingen voorstelt, laten klikken zien of deze relevant zijn.
- Verfijningen van zoekopdrachten: Als een gebruiker de zoekopdracht meteen opnieuw formuleert, was het eerste antwoord mogelijk onvoldoende.
- Tekst kopiëren: Gebruikers die uitvoer kopiëren, vinden deze mogelijk nuttig.
Door dit gedrag te analyseren, kun je subtiele voorkeuren en problemen ontdekken.
Feedback vastleggen in code
Laten we ons een eenvoudige manier voorstellen om expliciete feedback vast te leggen, zoals een "duim omhoog" of "duim omlaag", nadat een LLM een antwoord heeft gegenereerd. Deze eenvoudige Python-code laat zien hoe je het verzamelen van feedback kunt structureren.
De code roept geen LLM aan, maar richt zich op het feedbackgedeelte.
def collect_feedback(llm_output: str, user_rating: str):
"""
Simulates collecting feedback for an LLM output.
In a real system, this would store to a database.
"""
feedback_data = {
"output": llm_output,
"rating": user_rating, # e.g., "good", "bad", "neutral"
"timestamp": "2023-10-27T10:30:00Z" # For simplicity
}
print(f"Feedback recorded: {feedback_data}")
# In a real app, you'd save this to a database or log file.
if __name__ == "__main__":
generated_text = "The capital of France is Paris."
print(f"LLM output: '{generated_text}'")
# Simulate user giving feedback
user_choice = input("Was this output good or bad? (good/bad): ")
collect_feedback(generated_text, user_choice)
generated_text_2 = "The sun revolves around the Earth."
print(f"\nLLM output: '{generated_text_2}'")
user_choice_2 = input("Was this output good or bad? (good/bad): ")
collect_feedback(generated_text_2, user_choice_2)Feedback omzetten in groei
Zodra feedback is verzameld, wordt deze niet alleen opgeslagen; je gebruikt deze om de LLM te verbeteren:
- Promptverfijning: Als veel gebruikers een uitvoer voor een specifieke prompt als "slecht" beoordelen, kun je de prompt duidelijker of specifieker maken.
- Gegevens voor verdere training: Gegevens van hoge kwaliteit die door mensen zijn gecorrigeerd, kunnen worden gebruikt om de LLM verder te trainen, zodat deze rechtstreeks van goede voorbeelden leert.
- Versterkingsleren op basis van menselijke feedback (RLHF): Feedback kan worden gebruikt om een beloningsmodel te trainen, dat de LLM vervolgens helpt om gewenste uitvoer te genereren.
Zo sluit je de kringloop en verbeter je de prestaties.
Obstakels bij mens-in-de-lus
Hoewel HITL krachtig is, brengt het uitdagingen met zich mee:
- Schaalbaarheid: Voor een grote toepassing is het onmogelijk om elke uitvoer van een LLM handmatig te beoordelen.
- Kosten: Het kan duur zijn om menselijke annotatoren of mechanismen voor gebruikersfeedback te ontwikkelen en te onderhouden.
- Vooringenomenheid in feedback: Menselijke beoordelaars kunnen ook hun eigen vooroordelen introduceren, die vervolgens in het model kunnen worden versterkt.
- Subjectiviteit: Wat de ene persoon een "goed" antwoord vindt, vindt een ander dat misschien niet.
Om deze problemen te overwinnen, is zorgvuldig ontwerp nodig.
HITL begrijpen
Je hebt geleerd over mens-in-de-lus-systemen. Laten we testen of je het begrijpt!
Samenvatting: HITL voor betere LLM's
In deze les hebben we mens-in-de-lus-systemen (HITL) verkend. We hebben geleerd dat HITL menselijk oordeel integreert om de prestaties van LLM's voortdurend te verbeteren door beperkingen zoals hallucinaties en vooroordelen aan te pakken.
Je begrijpt nu de onderdelen van een HITL-systeem, het verschil tussen expliciete en impliciete feedback en hoe deze feedback modelverbetering stimuleert. Je hebt ook een eenvoudig codevoorbeeld gezien voor het verzamelen van feedback en bent je bewust van de bijbehorende uitdagingen.
Blijf ontdekken hoe je robuuste LLM-toepassingen bouwt!
Leer Promptontwerp en LLM-optimalisatie voor ontwikkelaars met een AI-tutor — gratis
Schrijf echte code en voer die uit in je browser, krijg direct hulp van een AI-tutor die 24/7 beschikbaar is en ga verder waar je gebleven bent op het web of in de app.
- Cursussen
- 12
- Lessen
- 48
Veelgestelde vragen
Is de les “Feedbacksystemen met human-in-the-loop” gratis?
Ja — de volledige tekst van “Feedbacksystemen met human-in-the-loop” kun je hier gratis op het web lezen. Als je interactief wilt oefenen met een ingebouwde code-editor en een AI-begeleider die 24/7 beschikbaar is, en de rest van de cursus Promptontwerp en LLM-optimalisatie voor ontwikkelaars wilt ontgrendelen, kun je upgraden naar CoddyKit PRO. De cursus Promptontwerp en LLM-optimalisatie voor ontwikkelaars bevat in totaal 4 lessen.
Wat leer ik in “Feedbacksystemen met human-in-the-loop”?
Ontwerp en implementeer systemen waarin feedback van mensen wordt geïntegreerd om LLM-prestaties voortdurend te verbeteren en fouten te corrigeren. Je oefent met Promptontwerp en LLM-optimalisatie voor ontwikkelaars door code rechtstreeks in de browser uit te voeren. Een AI-begeleider die 24/7 beschikbaar is beantwoordt je vragen terwijl je de les doorwerkt.
Heb ik ervaring nodig om met Promptontwerp en LLM-optimalisatie voor ontwikkelaars te beginnen?
Ervaring vooraf is niet nodig. Promptontwerp en LLM-optimalisatie voor ontwikkelaars op CoddyKit is opgebouwd voor beginners tot gevorderden, zodat je hier of bij het begin kunt starten en in je eigen tempo kunt leren. Dit is les 2 van 4.
Hoe lang duurt de les “Feedbacksystemen met human-in-the-loop”?
De meeste lessen van CoddyKit duren ongeveer 5–10 minuten. Elke les is kort en interactief, zodat je gestaag vooruitgaat en op het web en in de app precies verdergaat waar je was gebleven.
Kan ik code schrijven en uitvoeren in deze les over Promptontwerp en LLM-optimalisatie voor ontwikkelaars?
Ja. Elke les over Promptontwerp en LLM-optimalisatie voor ontwikkelaars bevat een ingebouwde code-editor, zodat je rechtstreeks in je browser echte code kunt schrijven en uitvoeren en direct feedback van AI krijgt — lokale installatie is niet nodig.
Alle lessen in deze cursus
- LLM-evaluatiemetrieken en benchmarks
- Feedbacksystemen met human-in-the-loop
- Prompt injection en best practices voor beveiliging
- Hallucinaties detecteren en beperken