Wat is een LLM (Large Language Model)?

LLM staat voor Large Language Model en wordt ook wel een groot taalmodel genoemd. Het is een taalmodel dat bestaat uit een kunstmatig neuraal netwerk met miljarden parameters. Het is een kunstmatige intelligentietechnologie die de mogelijkheid heeft om menselijke taal te begrijpen en te genereren.

Belangrijkste kenmerken van LLM

● Leert van enorme hoeveelheden tekstgegevens: Het werkt door te leren van enorme hoeveelheden tekstgegevens, zoals internetdocumenten, boeken en artikelen.

● Voert verschillende taken uit: Het kan verschillende taken uitvoeren, zoals zinnen genereren, antwoorden geven, teksten samenvatten en vertalen.

● Gebruikt taal die lijkt op die van mensen: Het kan grammaticaal en semantisch correcte zinnen genereren die lijken op die van mensen.

Kerncomponenten en werkwijze van LLM

Grote taalmodellen (LLM's) zijn de kerncomponent van kunstmatige intelligentie chatbottechnologie. Ze worden getraind met enorme hoeveelheden tekstgegevens via zelfsupervised learning of semi-supervised learning en worden sinds 2018 gebruikt voor verschillende taken in Natural Language Processing (NLP).

De werkwijze van LLM is gebaseerd op drie kerncomponenten: tokenisatie, transformermodellen en prompts.

1. Tokenisatie

Tokenisatie is een essentiële stap in Natural Language Processing (NLP) waarbij menselijke taal wordt omgezet in een reeks die begrijpelijk is voor een machine met een laag niveau. Dit omvat het toewijzen van numerieke waarden aan componenten zoals woorden en zinnen en het coderen ervan voor snelle analyse. Het lijkt op een AI-versie van fonetiek. Het doel van tokenisatie is om kunstmatige intelligentie in staat te stellen de structuur van een zin te voorspellen en contextvectoren te genereren voor het leerproces.

2. Transformermodellen

Transformermodellen zijn neurale netwerkmodellen die sequentiële gegevens analyseren om te voorspellen welke woorden waarschijnlijk op elkaar zullen volgen. Ze bestaan uit lagen die elk woord analyseren en bepalen de compatibiliteit tussen woorden via een algoritme. In plaats van de taal zelf te leren, leert dit model via een algoritme te begrijpen wat mensen hebben geschreven en leert het de standaard schrijfstijl voor specifieke onderwerpen.

3. Prompts

Prompts zijn de informatie die ontwikkelaars aan LLM geven om informatieanalyse en tokenisatietaken uit te voeren. Prompts dienen als trainingsgegevens om LLM te helpen correct te functioneren in verschillende use cases. Hoe nauwkeuriger de prompt, hoe nauwkeuriger LLM het volgende woord kan voorspellen en de zin kan construeren. Daarom is het voor effectief leren van deep learning AI van cruciaal belang om de juiste prompts te selecteren.

Toepassingsgebieden van LLM

● Kunstmatige intelligentie chatbots: Wordt gebruikt als de kerntechnologie van kunstmatige intelligentie chatbots om natuurlijke gesprekken met gebruikers mogelijk te maken.

● Automatische vertaling: Begrijpt de betekenis tussen talen nauwkeurig en vertaalt deze, waardoor de nauwkeurigheid van automatische vertaalsystemen wordt verbeterd.

● Tekstgeneratie: Kan automatisch verschillende soorten teksten genereren, zoals nieuwsartikelen, blogs en romans.

● Vraag-en-antwoordsystemen: Kan nauwkeurige en nuttige antwoorden geven op vragen van gebruikers.

● Samenvatten: Kan lange teksten begrijpen en de belangrijkste inhoud samenvatten en aan gebruikers presenteren.

● Code schrijven: Kan programmeertalen begrijpen en automatisch code genereren.

Voordelen van LLM

● Taalverwerkingscapaciteit op een niveau vergelijkbaar met dat van mensen: Kan context begrijpen en betekenisvolle tekst genereren.

● Toepasbaar op verschillende taken: Heeft het potentieel om in verschillende domeinen te worden toegepast.

● Leercapaciteit: Kan continu leren en verbeteren.

Nadelen van LLM

● Hoge rekenkosten: Vereist veel rekenkracht voor training en uitvoering.

● Bias: Kan de bias weerspiegelen die aanwezig is in de trainingsgegevens.

● Ethische problemen: Kan leiden tot ethische problemen zoals nepnieuws en hate speech.

Ontwikkeling en toekomstperspectief van LLM-technologie

LLM-technologie is nog niet perfect, maar ontwikkelt zich snel. Naar verwachting zal het zich in de toekomst verder ontwikkelen tot een nog verfijnder systeem dat in staat is om een ​​groter aantal taken uit te voeren. De ontwikkeling van LLM-technologie zal naar verwachting een grote impact hebben op verschillende gebieden, zoals kunstmatige intelligentie chatbots, automatische vertaling en tekstgeneratie.