Soru cevaplama görevi için gözetimsiz modeli nasıl değerlendirilir?

Soru Yanıtlamaya (Question Answering) yönelik gözetimsiz modellerin değerlendirilmesi karmaşık bir görevdir, çünkü açık doğru yanıt etiketleri yoktur. Olası yaklaşımlar:

• Kümeleme ve anlamsal benzerlik:

  • Sorular ve yanıtlar için gömme temelli yaklaşımlar kullanmak (örneğin, BERT modelleriyle).
  • Yanıtların sorulara anlamca ne kadar yakın olduğunu değerlendirmek.

• Tutarlılık ve bağlılık metrikleri:

  • Yanıtların sorularla mantıklı bir şekilde bağlantılı olup olmadığını kontrol etmek.
  • Yanıtın olasılığını değerlendirmek için dil modelleri kullanılabilir.

• Dış bilgi veya kuralların kullanımı:

  • Yanıtların gerçeklik açısından doğruluğunu bilgi tabanlarıyla kontrol etmek.

• İnsan döngüsü:

  • Uzmanlar tarafından kısmi değerlendirme yaparak referans örnekler oluşturmak.

• Otomatik proxy metrikleri:

  • Modelin yanıtlarındaki perplexity (karmakarışıklık).
  • Yanıtların dağılımını beklenenle karşılaştırmak.

Genel olarak, gözetimsiz öğrenmede, dolaylı kalite metrikleri ve anlamsal ölçümler sıkça kullanılır ve bunlar kısmi etiketleme veya uzman değerlendirmeleriyle kombinlenir.