Nederlandse Taalvaardigheid van AI-Modellen Testen

Grote taalmodellen (LLM's) scoren indrukwekkend op Engelstalige benchmarks zoals MMLU of GSM8K. Echter, deze scores vertalen zich niet 1-op-1 naar de Nederlandse taal. Modellen die in het Engels excelleren, kampen in het Nederlands vaak met onnatuurlijke zinsconstructies, foutieve vertalingen van idiomen en subtiele dt-fouten. Gericht testen op de Nederlandse taal is daarom cruciaal voor productie-implementaties.

Welke aspecten moet je meten?

Een robuuste evaluatie van een AI-model voor de Nederlandse markt vereist meer dan een simpele grammaticacheck. Focus op de volgende drie pijlers:

• Spelling & Grammatica: Controle op d/t/dt-fouten, correcte woordvolgorde in bijzinnen, en het juiste gebruik van lidwoorden (de/het).
• Toon & Stijl (Register): De capaciteit van het model om consistent 'u' (formeel) of 'jij/je' (informeel) te gebruiken zonder dit binnen één tekst af te wisselen.
• Idioom & Lokale Context: Begrijpt het model Nederlandse spreekwoorden? Vertaalt het niet letterlijk vanuit het Engels (bijv. "het regent katten en honden" in plaats van "het regent pijpenstelen")?

Een eigen mini-testset (Golden Dataset) opzetten

Om modellen objectief te vergelijken, bouw je een Golden Dataset: een reeks vaste prompts met vooraf gedefinieerde beoordelingscriteria.

1. Selecteer 20 diverse taken: Kies taken zoals samenvatten, formele e-mails schrijven, en redeneren over een Nederlandse wettekst.
2. Definieer de 'gouden' standaard: Schrijf per taak uit wat een 100% perfecte respons inhoudt. Wat mag absoluut niet ontbreken?
3. Beoordeel blind: Genereer de antwoorden met verschillende modellen en laat deze idealiter blind beoordelen (door mensen of via LLM-as-a-Judge met een superieur model).

Voorbeeld Scorekaart

Hieronder staat een vereenvoudigde evaluatiematrix. Gebruik dit als sjabloon om je eigen tests te structureren.