Context leren: harder dan we dachten, maar wel super spannend!
Wat is er ontdekt?
Het recent gepubliceerde paper Learning from context is harder than we thought laat zien dat zelfs de nieuwste transformer‑modellen moeite hebben om relevante informatie uit lange contexten te halen. De auteurs testen verschillende prompt‑strategieën en ontdekken dat simpele trucjes vaak niet genoeg zijn – je moet echt nadenken over hoe je data structureert.
De buzz op Hacker News
De community reageerde enthousiast maar kritisch. Met een score van 154 en bijna 80 reacties spraken velen hun bewondering uit voor de grondige experimenten. Een paar veteranen waarschuwden echter dat de benchmarks te kunstmatig zijn en dat echte wereld‑scenario’s nog veel ruiger kunnen zijn. Een opvallende discussie ging over de “few‑shot” versus “zero‑shot” prestaties – velen vinden dat we nog niet de juiste meetlat hebben.
Praktische lessen voor hobby‑makers
- Prompt‑engineering is geen toverspreuk – experimenteer met verschillende formats, maar verwacht geen wonderen.
- Gebruik segment‑wise fine‑tuning – door je model per alinea of sectie bij te schaven, kun je de context‑grenzen een beetje oprekken.
- Embedding‑cache – sla tussenresultaten op en hergebruik ze; zo vermijd je dat je model steeds helemaal opnieuw moet nadenken.
Waarom dit spannend is voor ons knutselaars
Het betekent dat we niet langer alleen maar “bigger is better” kunnen roepen. Slimmer architecturen en creatieve data‑pre‑processing gaan de sleutel worden. Denk aan het bouwen van een eigen “context‑wrapper” om je model te helpen de juiste stukken tekst te vinden – perfect voor een weekend‑hackathon!
Vooruitblik
De auteurs roepen op tot meer real‑world tests en delen hun code open‑source. Als je zelf met LLM’s speelt, kun je meteen meedoen: download de repo, probeer de voorgestelde segment‑strategieën, en deel je resultaten op de volgende meetup. De community is al hongerig naar concrete verbeteringen, dus jouw experiment kan de volgende grote stap worden!