Naar de inhoud
Onderzoek

Advies dat een model mag overslaan, slaat het over

In ons duidelijkste voorbeeld liep een regel die alleen aan het schrijvende model was gesteld uit de pas. De regels die ertoe doen, zijn nu controles die een concept weigeren. Wat die controles vingen, en wat dat niet bewijst.

Onderzoek4 min leestijdiSyncSO · Team

De korte versie.

Er zijn twee manieren om het model dat een concept schrijft een regel mee te geven. Je kunt de regel in de instructies zetten en erop vertrouwen dat het model hem volgt. Of de software controleert het afgeronde concept en weigert het als de regel is gebroken.

In ons duidelijkste voorbeeld liep de gestelde regel uit de pas. Ongeveer twee weken lang vertelden de instructies het model precies hoe het moest afsluiten. Van 178 concepten in die periode hadden er 40 de afsluiting precies zoals opgedragen, weken er 93 van af en hadden er 45 geen.

De regels die ertoe doen, zijn daarom nu controles die weigeren, en elke weigering wordt vastgelegd met de regel die haar veroorzaakte. Dit stuk laat zien wat die controles vingen. Het laat niet zien dat de berichten beter werden, en het voorbeeld is één configuratie, geen algemeen percentage.

Eén instructie, twee weken niet gecontroleerd.

Een workspace kan instellen hoe zijn berichten eindigen: de slotwoorden en de naam. Het is de eenvoudigste regel die we hebben. Er is geen oordeel voor nodig, alleen overnemen.

Van ongeveer 7 tot 20 september noemden de instructies aan het model de afsluiting, en controleerde niets het resultaat. We bekeken de eigen concepten van het model uit die periode en vergeleken het slot met de afsluiting die was ingesteld.

Door ons gemeten · 29 september 2026 · n = 178 concepten
40van 178 concepten had de afsluiting precies zoals ingesteld (22%)
93van 178 had een afsluiting die afweek van de ingestelde (52%)
45van 178 had helemaal geen afsluiting (25%)

Bij deze cijfers horen drie beperkingen. Elk concept dat als “wijkt af” telt, komt uit één configuratie en wijkt op dezelfde kleine manier af. We vergeleken oude concepten met de afsluiting zoals die nu is ingesteld. En het begin van de periode is de datum waarop de instructie werd geschreven, niet de datum waarop ze live ging. Dit laat dus één configuratie zien die uit de pas loopt. Het is geen algemeen percentage voor hoe vaak een model een instructie overslaat.[1]

Op de avond van 20 september werd de afsluiting een controle. Een concept zonder de juiste afsluiting wordt geweigerd. Sindsdien heeft de controle 46 keer geweigerd: 44 keer omdat de afsluiting ontbrak en twee keer omdat ze afweek.

Deze 46 weigeringen zijn niet te vergelijken met de 178 concepten. Een weigering is een gebeurtenis, en één concept kan meerdere keren worden geweigerd. De twee tellingen meten verschillende dingen in verschillende perioden.

Wat de controles vingen.

SYNC schrijft langs twee routes. Op de eerste zijn tussen 7 en 29 september 527 weigeringen vastgelegd. De tabel sorteert ze op waar de weigering over ging.

Door ons gemeten · 29 september 2026 · n = 527 weigeringen
De tekst heeft geen alinea-einden
Weigeringen86
Voor het eerst gezien11 sept
Het bericht noemt zijn bron, of zegt dat iemand heeft gekeken
Weigeringen65
Voor het eerst gezien7 sept
Een getal over de afzender dat niet in de eigen beschrijving van de afzender staat
Weigeringen63
Voor het eerst gezien9 sept
De slotvraag vraagt om een tijdstip of een vorm die de schrijfregels niet toestaan
Weigeringen60
Voor het eerst gezien7 sept
De afsluiting ontbreekt
Weigeringen44
Voor het eerst gezien20 sept
Een opvolgbericht herhaalt het eerdere bericht onder zijn opening
Weigeringen42
Voor het eerst gezien9 sept
Zinnen herhalen een e-mail die al is verstuurd
Weigeringen39
Voor het eerst gezien7 sept
Het concept kwam terug met een ontbrekend deel
Weigeringen25
Voor het eerst gezien11 sept
Een datum die het onderzoek naar het account niet onderbouwt
Weigeringen24
Voor het eerst gezien11 sept
Een eerste woord dat de schrijfregels verbieden
Weigeringen22
Voor het eerst gezien9 sept
Het antwoord was niet als concept te lezen
Weigeringen20
Voor het eerst gezien7 sept
Hetzelfde argument als in recente berichten aan andere accounts
Weigeringen11
Voor het eerst gezien20 sept
Het bericht leest de lezer de les
Weigeringen8
Voor het eerst gezien9 sept
Een zinsdeel dat de schrijfregels verbieden
Weigeringen7
Voor het eerst gezien21 sept
Het bericht wisselt tussen formele en informele aanspreekvorm
Weigeringen5
Voor het eerst gezien25 sept
De afsluiting wijkt af van de ingestelde
Weigeringen2
Voor het eerst gezien23 sept
Overig
Weigeringen4
Voor het eerst geziendiverse

Dit is geen ranglijst van de fouten van het model. De controles zijn week na week toegevoegd, zoals de laatste kolom laat zien. Een controle die drie weken bestaat, heeft meer tijd gehad om te weigeren dan een die vier dagen bestaat. Een fout waarvoor geen controle bestaat, komt helemaal niet voor.

De tweede route legt elke poging om te schrijven vast, vanaf 21 augustus. Ze laat zien waar de inspanning heen gaat.

Door ons gemeten · 29 september 2026 · n = 221 schrijfpogingen
Pogingen om een concept te schrijven
Aantal221
Geaccepteerde concepten
Aantal54
Pogingen die een controle niet haalden
Aantal133
Daarvan eerst gestopt door de controle op vorm
Aantal122
Daarvan eerst gestopt door een stijlcontrole
Aantal11
Pogingen waarbij de verbinding mislukte
Aantal34

Volgens onze eigen deling is dat ongeveer vier pogingen voor elk geaccepteerd concept. De meeste mislukkingen hebben niets met inhoud te maken. Bij 122 van de 133 mislukte controles gaf het model zijn antwoord niet in de gevraagde vorm, dus er was geen concept om te beoordelen.

Wat onderzoek van anderen zegt.

We vonden geen studie naar deze vraag voor verkoopmail. Het dichtstbijzijnde onderzoek vraagt of een model dat is opgedragen zijn beweringen met bronnen te ondersteunen dat ook doet. Twee studies maten het.

“zelfs de beste modellen missen in 50% van de gevallen volledige ondersteuning door bronnen”
Gao, Yen, Yu en Chen, 2023[2]

Dat resultaat geldt voor één reeks lange vragen. Een tweede studie controleerde vier openbare zoekmachines die in volledige zinnen met bronnen antwoorden. Die vond dat gemiddeld “slechts 51,5% van de gegenereerde zinnen volledig wordt ondersteund door bronverwijzingen”.[3]

Een model het bronmateriaal geven helpt wel. Eén studie vond dat modellen die passages opzoeken voordat ze schrijven, feitelijker taal produceren dan modellen die dat niet doen.[4] Een andere vond dat het opzoeken van passages verzonnen feiten in gesprekken aanzienlijk vermindert.[5] Beide melden een vermindering. Geen van beide meldt dat het probleem weg is.

Wat we in het product hebben veranderd.

  • 01Een regel die ertoe doet, is een controle op het afgeronde concept. Als het concept de regel breekt, weigert de software het.
  • 02Elke weigering wordt vastgelegd met de regel die haar veroorzaakte. Dat logboek is de bron van de tabellen in dit stuk.
  • 03De afsluiting ging op 20 september van de instructies naar een controle.
· de andere kant

Wat hiertegen pleit.

We kunnen niet aantonen dat de controles de berichten beter maakten. We tellen weigeringen, en een weigering zegt alleen dat een patroon paste. Een geweigerd concept kan in de ogen van een mens prima zijn geweest, en een concept dat erdoor kwam kan nog steeds matig zijn.

Een controle kan alleen testen wat software kan testen. Alinea-einden, een afsluiting en een verboden woord zijn makkelijk. Of een bericht relevant is voor zijn lezer, niet. De belangrijkste eigenschappen van een bericht blijven advies, en volgens onze eigen bevinding loopt advies uit de pas.

Controles kosten pogingen. In de tweede route horen de 221 pogingen bij 98 runs, en 44 van die runs leverden nooit een geaccepteerd concept op. Elke geweigerde poging kost tijd en geld, en een strenge set controles kan een account zonder bericht laten.

Ons duidelijkste voorbeeld is smal. De cijfers over de afsluiting komen uit heel weinig configuraties, en alle afwijkende concepten uit één ervan. Het begin van de periode is bij benadering: het is de datum waarop de instructie werd toegevoegd, geen datum die bij elk concept is vastgelegd. Al onze tellingen komen uit drie workspaces en een paar weken.

De studies van anderen gaan over vragen beantwoorden en over gesprekken. Geen ervan onderzocht verkoopmail, en geen vergeleek een gestelde regel met een gecontroleerde regel. We gebruiken ze als het dichtstbijzijnde bewijs, niet als bewijs.

· methode · gemeten 29 september 2026

We telden weigeringen in het logboek van elk concept en wat ermee gebeurde: 527 in de eerste schrijfroute, van 7 tot 29 september, en 133 mislukte controles in de tweede, van 21 augustus tot 29 september. We rapporteren alle workspaces samen. We geven geen weigeringspercentage, omdat weigeringen gebeurtenissen zijn en één concept meer dan eens kan worden geweigerd.

De categorieën in de eerste tabel zijn gemaakt door patronen te zoeken in de tekst van de reden die bij elke weigering werd vastgelegd. Voor de afsluiting keken we naar de eigen concepten van het model in de eerste schrijfroute, in workspaces die een afsluiting hebben ingesteld. Weggelaten: concepten uit de tweede schrijfroute, concepten geschreven nadat de controle begon, en concepten van vóór 7 september, omdat het begin van de periode bij benadering is en we niet kunnen zeggen onder welke instructies die concepten zijn geschreven.

De cijfers gelden voor het moment waarop ze zijn genomen. Op de dag van publicatie meten we opnieuw.

Zo meten we →
Bronnen
  1. [1]iSyncSO. Besluiten over concepten, weigeringen per regel en schrijfpogingen, tot 29 september 2026. Gemeten op 29 september 2026.onze eigen metingeen klein aantal workspaces
  2. [2]Gao, T., Yen, H., Yu, J. & Chen, D. (2023). Enabling large language models to generate text with citations. arXiv:2305.14627.alleen samenvattinggelezen op arXiv; vragen beantwoorden, geen verkoopmail
  3. [3]Liu, N. F., Zhang, T. & Liang, P. (2023). Evaluating verifiability in generative search engines. arXiv:2304.09848.alleen samenvattinggelezen op arXiv; vier zoekmachines, geen verkoopmail
  4. [4]Lewis, P. et al. (2020). Retrieval-augmented generation for knowledge-intensive NLP tasks. NeurIPS 2020. arXiv:2005.11401.alleen samenvattinggelezen op arXiv
  5. [5]Shuster, K., Poff, S., Chen, M., Kiela, D. & Weston, J. (2021). Retrieval augmentation reduces hallucination in conversation. arXiv:2104.07567.alleen samenvattinggelezen op arXiv
Gratis first look

Zie wie dit kwartaal bij je zou moeten kopen.

Laat je werkmail achter. SYNC leest de website van je bedrijf en stuurt je een first look: wat je verkoopt, wie het waarschijnlijk koopt, en tot vijf bedrijven met een score van A tot D, elk met de bron.

Early beta. Geen creditcard voor de first look. Bekijk een voorbeeldMeer gegevens invullen We gebruiken je e-mailadres om je aanmelding te bevestigen en je first look te sturen. PrivacyDe e-mails en de first look zijn in het Engels.