BEGIN:VCALENDAR
VERSION:2.0
PRODID:-//Vrije Universiteit Amsterdam//NONSGML v1.0//EN
NAME:Promotie F.S. Schouten
METHOD:PUBLISH
BEGIN:VEVENT
DTSTART:20261102T134500
DTEND:20261102T151500
DTSTAMP:20261102T134500
UID:promotie-f-s-schouten@8F96275E-9F55-4B3F-A143-836282E12573
CREATED:20261022T002611
LOCATION:Hoofdgebouw VU, 1105, Auditorium, De Boelelaan, 1081 HV, Amsterdam
SUMMARY:Promotie F.S. Schouten
X-ALT-DESC;FMTTYPE=text/html: <html> <body> <p><p>Reasoning in Languag
 e Models: Identification and Application</p></p> <h3>Nog veel meer on
 derzoek nodig naar redeneren door taalmodellen</h3><p>Taalmodellen zo
 als gebruikt in populaire chatbots laten wel degelijk tekenen van red
 eneren zien, maar steeds met een ‘maar’. Dat blijkt uit onderzoek
  van taalkundige Stefan Schouten naar de vraag of taalmodellen echt r
 edeneren en hoe robuust dat redeneren is.</p><p>Zo koos GPT-4 bij zin
 nen die verschillende interpretaties toelaten, in ruim 83 procent van
  de gevallen de juiste uitleg. Dat is veel beter dan gokken, maar nie
 t foutloos. Ook in de interne verbanden tussen begrippen en zinnen zi
 jn logische structuren terug te zien, maar modellen laten zich bijvoo
 rbeeld beïnvloeden door informatie die er niet toe doet.</p><p>Miljo
 enen mensen gebruiken AI-chatbots dagelijks voor advies, studie en we
 rk. Nieuwe ‘redeneermodellen’ tonen hun gedachtegang, maar tekst 
 die op redeneren lijkt, is nog geen bewijs dat er echt geredeneerd wo
 rdt. Ook de beweegredenen die een model opgeeft voor een antwoord of 
 beslissing, hoeven niet overeen te komen met wat er intern werkelijk 
 aan voorafging.</p><p>De ontwikkelde onderzoeksmethoden helpen wetens
 chappers en AI-bedrijven om in modellen te kijken en te controleren h
 oe betrouwbaar ze redeneren. Meer onderzoek is nodig om vast te stell
 en of taalmodellen ook robuust problemen kunnen oplossen die ze nooit
  eerder hebben gezien.</p> </body> </html>
DESCRIPTION: Reasoning in Language Models: Identification and Applicat
 ion <h3>Nog veel meer onderzoek nodig naar redeneren door taalmodelle
 n</h3>Taalmodellen zoals gebruikt in populaire chatbots laten wel deg
 elijk tekenen van redeneren zien, maar steeds met een ‘maar’. Dat
  blijkt uit onderzoek van taalkundige Stefan Schouten naar de vraag o
 f taalmodellen echt redeneren en hoe robuust dat redeneren is.Zo koos
  GPT-4 bij zinnen die verschillende interpretaties toelaten, in ruim 
 83 procent van de gevallen de juiste uitleg. Dat is veel beter dan go
 kken, maar niet foutloos. Ook in de interne verbanden tussen begrippe
 n en zinnen zijn logische structuren terug te zien, maar modellen lat
 en zich bijvoorbeeld beïnvloeden door informatie die er niet toe doe
 t.Miljoenen mensen gebruiken AI-chatbots dagelijks voor advies, studi
 e en werk. Nieuwe ‘redeneermodellen’ tonen hun gedachtegang, maar
  tekst die op redeneren lijkt, is nog geen bewijs dat er echt gereden
 eerd wordt. Ook de beweegredenen die een model opgeeft voor een antwo
 ord of beslissing, hoeven niet overeen te komen met wat er intern wer
 kelijk aan voorafging.De ontwikkelde onderzoeksmethoden helpen wetens
 chappers en AI-bedrijven om in modellen te kijken en te controleren h
 oe betrouwbaar ze redeneren. Meer onderzoek is nodig om vast te stell
 en of taalmodellen ook robuust problemen kunnen oplossen die ze nooit
  eerder hebben gezien.
END:VEVENT
END:VCALENDAR