Πώς αξιολογούμε ένα μη εποπτευόμενο μοντέλο για την εργασία απαντήσεων σε ερωτήσεις;

Η αξιολόγηση μη εποπτευόμενων μοντέλων για την εργασία των ερωταπαντήσεων (Question Answering) είναι μια δύσκολη εργασία, καθώς δεν υπάρχουν σαφείς ετικέτες για τις σωστές απαντήσεις. Πιθανές προσεγγίσεις:

• Ομαδοποίηση και σημασιολογική ομοιότητα:

  • Χρήση ενσωματώσεων ερωτήσεων και απαντήσεων (π.χ., με μοντέλα BERT).
  • Αξιολόγηση του πόσο κοντά είναι οι απαντήσεις νοηματικά στις ερωτήσεις.

• Μετρικές συνοχής και συνεκτικότητας:

  • Έλεγχος του πόσο λογικά συνδέονται οι απαντήσεις με τις ερωτήσεις.
  • Μπορούν να χρησιμοποιηθούν γλωσσικά μοντέλα για την αξιολόγηση της πιθανολογησιμότητας των απαντήσεων.

• Χρήση εξωτερικών γνώσεων ή κανόνων:

  • Έλεγχος της πραγματολογικής ορθότητας των απαντήσεων με τη βοήθεια βάσεων γνώσεων.

• Human-in-the-loop:

  • Μερική αξιολόγηση από ειδικούς για τη δημιουργία παραδειγμάτων αναφοράς.

• Αυτόματες proxy μετρικές:

  • Perplexity (περιπλοκότητα) του μοντέλου στις απαντήσεις.
  • Σύγκριση της κατανομής των απαντήσεων με την αναμενόμενη.

Γενικά, στην μη εποπτευόμενη μάθηση, συχνά χρησιμοποιούνται έμμεσες μετρήσεις ποιότητας και σημασιολογικά μέτρα, που συνδυάζονται με μερική επισήμανση ή αξιολογήσεις από ειδικούς.