# Zelfcorrectieprompts maken LLM-jury’s betrouwbaarder

> Onderzoekers laten zien dat eenvoudige prompts taalmodellen kunnen helpen hun vooroordelen te verminderen, zonder extra training.

Oossa · 2026-10-20 · https://oossa.com/nl/self-debiasing-prompts-boost-llm-judges-reliability

Een team onder leiding van Y. Yin publiceerde op 20 okt 2026 een paper waaruit blijkt dat grote taalmodellen hun eigen vooroordelen kunnen verminderen. De onderzoekers testten twee trucs: een prompt die het model vóór de beoordeling waarschuwt voor mogelijke vooroordelen, en een vervolgprompt die het model vraagt zijn eigen antwoord op vooroordelen te controleren. Bij drie geavanceerde modellen verbeterde de zelfcorrectieprompt de resultaten in 20 van de 21 combinaties van model en vooroordeel, soms met wel 15 punten. De oudere methode met een externe criticus presteerde slechter bij de nieuwe vooroordelentests.

## De feiten

- Paper gepubliceerd op 20 okt 2026 ("Tue Oct 20 2026 06:00:00 GMT+0200")
- Zelfcorrectie verbeterde 20 van de 21 combinaties van model en vooroordeel, met een winst van maximaal 15 procentpunten

## Waarom het ertoe doet

Zelfcorrectie op basis van prompts kan geautomatiseerde AI-beoordelingen betrouwbaarder maken voor ontwikkelaars en onderzoekers.

## Bronnen en referenties

1. [The Judge Can Debias Itself: Awareness and Self-Debiasing for Reliable LLM-as-a-Judge](https://arxiv.org/abs/2610.24320) – arXiv, 2026-10-20

Laatst bijgewerkt: 2026-10-20