Waarom sommige namen altijd opduiken in LLM's

Kernvraag: waarom lijkt een beperkt aantal persoons- of merknamen opvallend vaak terug te komen in antwoorden van grote taalmodellen (LLM's)? Dit artikel verklaart de technische, data-gedreven en menselijke oorzaken achter dat fenomeen, laat zien hoe je het kunt herkennen en geeft praktische methoden om het effect te onderzoeken of te verminderen.

Belangrijkste oorzaken

Er zijn meerdere, vaak samenwerkende factoren waardoor bepaalde namen vaker verschijnen dan andere. Hieronder behandel ik ze afzonderlijk en bespreek ik de praktische implicaties.

1. Frequentie in trainingsdata

LLM's leren patronen en associaties op basis van enorme datasets (webpagina's, boeken, nieuws, forums). Als een naam extreem vaak voorkomt in die datasets, zal het model die naam hoger prioriteren omdat statistisch gezien die naam vaker gepast is in verschillende contexten.

• Voorbeeld: publieke figuren, CEO's van grote bedrijven of iconische merken verschijnen vaak simpelweg omdat ze veel online vermeld worden.
• Dit geldt ook voor veel voorkomende voornamen en achternamen in een taalgebied.

2. Representatie en culturele bias

Datasets weerspiegelen ongelijke media-aandacht en historische publicatiepatronen. Namen uit westerse of Engelstalige cultuur zijn daardoor oververtegenwoordigd in veel omvangrijke corpora.

• Implicatie: modellen kunnen bevooroordeeld raken richting bepaalde culturele referenties en namen, waardoor antwoorden minder representatief of relevant zijn voor andere regio's of groepen.

3. Tokenisatie en subwoordfragmenten

Modellen werken op tokens. Sommige namen tokenizen gunstig (weergegeven als hele token(s)) wat de modelstatistieken verbetert: namen die efficiënter tokeniseren kunnen vaker en consistenter terugkomen omdat ze 'goed passen' in het taalkundig model.

• Namen met veelvoorkomende morfologische patronen worden sneller herkend en gegenereerd.

4. Memorization en overfitting aan specifieke data

LLM's memoriseren soms exacte fragmenten uit de trainingsdata — met name veelvoorkomende lijsten, repetitieve webpagina's of encyclopedische vermeldingen. Dan "komen dezelfde namen weer terug".

• Dit is meer waarschijnlijk voor korte, vaak herhaalde lijsten (top 100, best-of lijsten, etc.).

5. Prompt- en context-artefacten

Gebruikersprompts en voorbeeldzinnen in fine-tuning of instructie-sets kunnen specifieke namen introduceren die het model verder als standaardreferentie gebruikt. Een model dat veel voorbeelden met "John" of "Alice" heeft gezien, kiest die namen eerder bij generieke taken.

• Ook systeemprompts van commerciële implementaties kunnen vaste voorbeeldnamen bevatten.

6. Data contamination en hergebruik

Wanneer trainingsdata rechtstreeks afkomstig is uit groot beschikbare bronnen (bijv. Wikipedia, publiekelijke lijsten), verschijnen gestructureerde namen vaak terug. Bovendien circuleren datasets en preprints; dezelfde naam kan daardoor meerdere keren in verschillende bronnen voorkomen.

7. Hallucinatie en associatieve substitutie

LLM's vullen soms gaten met plausibele, maar onjuiste namen — vooral wanneer de context vaag is. Het model kiest dan een naam die statistisch logisch lijkt, niet noodzakelijk juist.

• Dit verklaart waarom je soms consistente, maar foutieve namen ziet bij myth-busting of onvolledige feitenvragen.

Wat dit praktisch betekent voor gebruikers

Als een naam vaak terugkeert, kan dat terecht zijn (populariteit, historische relevantie) of misleidend (bias, memorisatie, hallucina- ties). Het is belangrijk bij interpretatie om onderscheid te maken tussen:

• Gerechtvaardigde frequentie: naam verschijnt omdat deze echt relevant is in de gegeven context.
• Artefact: naam verschijnt door dataset-bias, prompt-afleiding of model-memorisatie.

Hoe herken je dat een naam een artefact is?

Praktische controles die je zelf kunt uitvoeren om na te gaan of een naam waarschijnlijk een artefact is:

• Vraag het model expliciet waarom het die naam koos (antwoord en bronnenvragen).
• Varieer de prompt: gebruik synoniemen, wijzig context of wees expliciet over 'generieke naam'.
• Vraag om meerdere alternatieven: als model consistent dezelfde naam geeft, wijst dat op sterke interne bias.
• Controleer externe bronnen: zoek de naam in recente en betrouwbare databases of nieuwsbronnen.

Prompttests die je kunt uitvoeren

Enkele concrete prompttests om bias of artefact boven tafel te krijgen:

• Geef zeven voorbeeldnamen voor een fictieve manager en vergelijk variatie tussen runs.
• Vraag "Noem vijf minder bekende namen in deze context" en kijk of model diversifieert.
• Gebruik instructies als "Gebruik geen van de volgende namen: Alice, John, ...". Als die namen nog steeds voorkomen is er iets fundamenteels mis.

Tabel: Oorzaken versus herkenningskenmerk en mitigatie

Oorzaak	Herkenningskenmerk	Mitigatie
Hoge frequentie in data	Naam verschijnt in veel uiteenlopende contexten	Geef expliciet instructies om minder frequente of lokale namen te gebruiken; valideer met externe bron
Culturele bias	Oververtegenwoordiging van bepaalde etniciteiten/landen	Gebruik geografisch/ cultureel specifieke prompts; fine-tunen op representatieve data
Tokenisatievoorkeur	Voorkeursnamen tokenizen efficiënt	Experimenteer met synonyms of fonetische varianten
Memorization	Exacte reproductie van bekende lijsten	Onderscheid trainingsextractie vs. gegenereerde inhoud; gebruik tools voor data provenance
Prompt artifacts	Dezelfde voorbeeldnamen in instructies	Herformuleer of verwijder voorbeeldnamen in prompts en trainingsdata
Hallucinatie	Plausibele maar onjuiste namen	Vraag om bronnen of bewijs; gebruik retrieval-augmented generation (RAG)

Technische mitigaties en praktische workflows

Als je met LLM's werkt en wilt voorkomen dat bepaalde namen overdreven vaak terugkomen, kun je meerdere lagen van mitigatie toepassen:

• Prompt-engineering: expliciet instructies toevoegen zoals "gebruik niet de meest voorkomende namen" of "noem unieke, minder bekende namen uit regio X".
• Post-processing filters: detecteer en vervang standaardnamen met algoritmische checks of een alternatieve naamgenerator.
• RAG en bronverificatie: gebruik retrieval om de naam te koppelen aan daadwerkelijke referenties; weiger generaties zonder verifieerbare bron als precisie vereist is.
• Fine-tuning en data-curatie: zorg dat trainingsdata divers en gebalanceerd is voor het doeldomein.
• Temperatuur en nucleus-sampling: verhoog variatie in generatie door sampling-hyperparameters aan te passen; dat kan repetitie van dezelfde namen terugdringen.

Controlechecks en metrics

Concrete checks die teams kunnen invoeren om 'namenbias' te monitoren:

• Frequentietabel per naam over een representatieve set outputs.
• Entropiemeting bij naamkeuze (lage entropie = model kiest steeds dezelfde namen).
• Concreet testscript dat prompts repeteert en de top N namen verzamelt per prompt-type.

Voorbeeld: eenvoudige testworkflow

• Stap 1: Bepaal 50 varianten van een generieke prompt (verschillende contexten/landinstellingen).
• Stap 2: Genereer 20 uitvoeringen per prompt met vaste en met verhoogde samplingtemperatuur.
• Stap 3: Tel en sorteer namen; bereken % aandeel van top 5 namen.
• Stap 4: Als top 5 > 40% van alle namen, voer mitigatie in (prompt-aanpassing, filtering, RAG).

Ethiek, privacy en juridische aspecten

Wanneer modellen namen reproduceren, kunnen ook privacy- of auteursrechtkwesties spelen:

• Memorized persoonsgegevens uit trainingsdata kunnen leiden tot blootlegging van gevoelige informatie — dit vereist privacy-audits.
• Reproductie van unieke of beschermde namen kan juridische risico's opleveren bij publieke claims of onjuiste toeschrijving.
• Transparantie over bronnen en het vermogen om generaties te verantwoorden is cruciaal bij hoge-impact toepassingen.

Aanpak voor ontwikkelaars en onderzoekers

Als je modelgedrag wilt verbeteren of onderzoeken:

• Voer dataset-audits uit gericht op naamfrequenties en culturele representatie.
• Implementeer probing-taken die specifiek kijken naar named-entity-gedrag.
• Gebruik contrastieve voorbeelden in fine-tuning om modelpreferenties te balanceren.
• Documenteer veranderingen: houd vast welke prompts of datawijzigingen de naamdistributie veranderen.

Samenvatting en praktische aanbevelingen

Samenvattend: namen duiken vaak op uit een combinatie van datasetfrequentie, culturele bias, tokenisatie, memorisatie, prompt-artefacten en hallucinatie. Voor gebruikers en ontwikkelaars gelden de volgende praktische stappen:

• Voer eenvoudige prompttests uit om te bepalen of een naam vaker voorkomt door artefacten.
• Gebruik expliciete promptinstructies of post-processing om repetitie te verminderen.
• Pas retrieval-gebaseerde verificatie toe als nauwkeurigheid belangrijk is.
• Monitor en meet naamdistributies met eenvoudige statistieken en voer mitigaties in waar nodig.

Resultaat: met gerichte tests, eenvoudige mitigatietechnieken en bewuste datakeuzes kun je veel van de ongewenste herhaling van dezelfde namen terugdringen en de relevantie en eerlijkheid van modeluitvoer verbeteren.

← Terug naar blog overzicht