Wat is een groot taalmodel (LLM) en welke invloed heeft het op u?

Generatieve AI verovert, net als ChatGPT, de wereld stormenderhand, maar het geheime ingrediënt daarachter, Large Language Models (LLM’s), bestaat al een tijdje. Naarmate LLM’s steeds geavanceerder worden, staan ​​ze klaar om een ​​revolutie teweeg te brengen in de manier waarop we met technologie omgaan. Dit bericht gaat dieper in op wat LLM’s zijn, hoe ze functioneren en hoe ze uiteindelijk ons, de eindgebruikers, beïnvloeden.

Wat is een groot taalmodel?

Grote taalmodellen, zoals GPT-3.5 van OpenAI, vertegenwoordigen complexe kunstmatige intelligentiesystemen. Deze zijn ontworpen om niet alleen de mensachtige tekst te begrijpen die als invoer wordt verstrekt, maar ook om als reactie daarop tekst te genereren.

LLM’s zijn gebaseerd op machine learning-principes en vertrouwen op transformatormodellen, een soort neuraal netwerk dat is ontworpen om computers te instrueren gegevens te verwerken op een manier die vergelijkbaar is met het menselijk brein. Het werkingsprincipe van deze neurale netwerken omvat gelaagde knooppunten, die doen denken aan de structuur die wordt waargenomen in biologische neuronen.

LLM’s zijn datagestuurde krachtpatsers. Om effectief te kunnen functioneren, worden ze getraind met veel voorbeelden. Deze gegevens stellen hen in staat de nuances van de menselijke taal te begrijpen en te interpreteren, naast andere complexe informatie.

Veel hedendaagse LLM’s ondergaan trainingsprocedures waarbij gebruik wordt gemaakt van datasets die afkomstig zijn van internet, maar deze praktijk kan een tweesnijdend zwaard zijn. De kwaliteit van de gegevens heeft rechtstreeks invloed op hoe goed een LLM natuurlijke talen leert. Programmeurs kunnen worden geconfronteerd met de grote uitdaging van het filteren en selecteren van datasets van hoge kwaliteit om ervoor te zorgen dat de LLM nauwkeurige en onbevooroordeelde kennis verwerft.

Grote taalmodellen zijn gamechangers voor datagedreven organisaties. Hun enorme potentieel ligt in het verwerken en genereren van enorme hoeveelheden informatie. Nieuwere modellen blinken uit in het creëren van realtime reacties ter plaatse, perfect voor snelle omgevingen.

De voordelen houden daar niet op. LLM’s zijn gebouwd op een robuuste en aanpasbare basis, wat betekent dat ze kunnen worden aangepast om aan specifieke behoeften binnen een organisatie te voldoen. Het beste gedeelte? LLM’s leren en evolueren voortdurend. Naarmate u ze meer gegevens geeft en hun parameters verfijnt, verbeteren hun nauwkeurigheid en mogelijkheden, waardoor ze een steeds waardevoller bezit worden.

Verschil tussen generatieve AI en LLM’s

Tegenwoordig wordt de term ‘generatieve AI’ veel gebruikt, maar wat is het en verschilt het van LLM’s?

Generatieve AI is een overkoepelende term voor modellen voor kunstmatige intelligentie die nieuwe inhoud kunnen genereren. Deze modellen zijn ontworpen om tekst of andere media te genereren, terwijl grote taalmodellen gespecialiseerd zijn in tekst.

Hoe werkt een groot taalmodel?

Een groot taalmodel maakt gebruik van een complexe aanpak die meerdere fasen omvat:

Vooropleiding

De LLM krijgt geen specifieke instructies in de onbewaakte training met data. In plaats daarvan verwerkt het eenvoudigweg de gegevens die het ontvangt, waardoor het autonoom patronen en relaties binnen de informatie kan identificeren.

Dit is hoe de LLM een fundamenteel begrip van taal begint te ontwikkelen. In dit stadium kan het de betekenis van individuele woorden leren en hoe deze met elkaar omgaan om zinnen te vormen. Bovendien begint het model onderscheid te maken tussen verschillende betekenissen van hetzelfde woord op basis van de gegeven context.

Als resultaat van dit grondige trainingsregime zijn LLM’s in staat om aan talloze gebruiksscenario’s te voldoen, wat hen de titel van basismodel oplevert. Hun vermogen om tekst voor diverse doeleinden te produceren wordt zero-shot learning genoemd.

Scherpstellen

Zero-shot learning biedt een indrukwekkende veelzijdigheid, maar in veel gevallen vereisen ontwikkelaars en bedrijven specifiekere prestaties van hun grote taalmodel. Fine-tuning komt tegemoet aan deze behoefte. Het introduceert een leerfase onder toezicht, waarin het model een gespecialiseerde training krijgt om zijn vermogen om gerichte concepten met grotere precisie te identificeren te vergroten. Dit maakt een niveau van controle en maatwerk mogelijk dat verder gaat dan de algemene mogelijkheden van zero-shot learning.

Er bestaan ​​verschillende technieken voor fijnafstemming, waarvan fijnafstelling onder toezicht de meest voorkomende is. Transferleren biedt een andere benadering, maar het is belangrijk op te merken dat alle verfijningsmethoden technisch gezien een vorm van transferleren zijn. Dit specifieke proces gebruikt een vooraf getraind model als uitgangspunt voor verfijning. Het vooraf getrainde model is al getraind op soortgelijke taken en deze kennis kan worden overgedragen naar de nieuwe taak.

Versterking door menselijk leren

Versterkend leren van menselijke feedback (RLHF) is een veelbelovende manier om LLM’s te verbeteren, door menselijke inbreng in het trainingsproces te integreren. Deze aanpak stelt LLM’s in staat om in realtime te leren en zich aan te passen, op basis van feedback van menselijke beoordelaars, waardoor hun taalgeneratiemogelijkheden worden verfijnd om beter aan de verwachtingen van de gebruiker te voldoen.

Door gebruik te maken van versterkend leren uit menselijke feedback kunnen grote taalmodellen een hoger niveau van verfijning en effectiviteit bereiken bij verschillende taalgerelateerde taken, wat gebruikers in een breed scala aan toepassingen en domeinen ten goede komt.

Wat u moet weten over LLM’s

Nu grote taalmodellen toegankelijker worden, veranderen ze aanzienlijk de manier waarop we omgaan met technologie en informatie als geheel. Deze modellen maken intuïtievere en natuurlijkere communicatie mogelijk, omdat gebruikers met systemen en applicaties kunnen werken in alledaagse taal, in plaats van door complexe interfaces te navigeren en buitenaardse commando’s te leren.

LLM’s bieden veel toepassingen, variërend van het opstellen van e-mails en het genereren van code tot het beantwoorden van vragen, het vertalen van tekst en meer. Bovendien maken zoekmachines gebruik van LLM’s om de relevantie en context van hun zoekresultaten te verbeteren.

Voor bedrijven kan een groot taalmodel de activiteiten helpen stroomlijnen en de klantervaring verbeteren. Deze AI-systemen kunnen enorme hoeveelheden gegevens analyseren om het klantsentiment te peilen en marketingstrategieën daarop af te stemmen. Bovendien maken LLM’s de ontwikkeling mogelijk van chatbots die de basistaken van de klantenservice afhandelen, waardoor menselijke agenten zich kunnen concentreren op complexere opdrachten.

De opkomst van LLM’s zorgt ook voor een revolutie in de e-commerce door de winkelervaring te personaliseren. Klanten hunkeren naar gemak en relevante productsuggesties, en LLM’s zijn de sleutel om precies dat te bieden. Bedrijven kunnen deze modellen gebruiken om gepersonaliseerde inhoud, aanbevelingen en diensten samen te stellen.

De voordelen zijn duidelijk: grotere klanttevredenheid, grotere betrokkenheid en uiteindelijk een hogere omzet. Het speelt een rol in de manier waarop Spotify aangepaste afspeellijsten maakt op basis van je luistergewoonten via de Discover Weekly-service en hoe Netflix filmsuggesties op maat maakt op basis van voorkeuren.

Terwijl LLM’s zich blijven ontwikkelen en integreren met verschillende applicaties en diensten, voorzien ze gebruikers van ongekende kennis en mogelijkheden, waardoor de manier waarop we werken, leren en communiceren in het digitale tijdperk wordt getransformeerd.

AI breidt zijn bereik snel uit, met toepassingen die in vrijwel elke denkbare sector opduiken. Als u bijvoorbeeld docent bent, kunt u deze AI-tools gebruiken om uw lessen te verbeteren. Als alternatief kunnen freelancers een AI-vergaderassistent in dienst nemen die vergaderingen opneemt, aantekeningen maakt en uren aan inhoud samenvat.

Afbeelding tegoed: Freepik .