प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण के क्षेत्र में, बड़े भाषा मॉडल जटिल कार्यों पर उत्कृष्ट प्रदर्शन करते हैं, लेकिन मॉडल का मूल्यांकन महंगे और समय-consuming मानव एनोटेशन डेटा पर अत्यधिक निर्भर करता है। जैसे-जैसे मॉडल में सुधार होता है, अनुबंधित डेटा की उपयोगिता घटती जाती है, और मूल्यांकन की विस्तार और स्थिरता बनाए रखने के लिए नए डेटा को लगातार इकट्ठा करने की आवश्यकता होती है। Meta FAIR अनुसंधान टीम ने इस समस्या के समाधान के लिए "Self-Taught Evaluator" (स्वतंत्र मूल्यांकनकर्ता) पेश किया है। यह नवाचारात्मक विधि मानव एनोटेशन पर निर्भर किए बिना डेटा को संश्लेषित करके इसे प्रशिक्षित करती है। समानांतर संश्लेषित प्राथमिकताओं को उत्पन्न करके।