Hvad er Large Language Model (LLM) – En begynderguide

Hvad er en Large Language Model (LLM)?

En Large Language Model (LLM) er en avanceret type af dyblæringsalgoritme, som udfører en bred vifte af opgaver inden for naturlig sprogbehandling (NLP). Disse modeller anvender transformermodeller og trænes med store datamængder. Dette gør dem i stand til at genkende, oversætte, forudsige eller generere tekst eller andet indhold. LLM’er betragtes også som neurale netværk, inspireret af den menneskelige hjerne, og arbejder med et netværk af noder, der er lagdelt på samme måde som neuroner.

Transformermodeller: Hjertet af LLM

Transformermodellen er den mest almindelige arkitektur inden for LLM. Den består af en encoder og en decoder. Transformermodellen behandler data ved først at tokenisere inputtet og derefter udføre matematiske ligninger for at opdage relationer mellem tokens. Dette gør det muligt for computeren at se mønstre, som et menneske ville se, hvis det blev givet den samme forespørgsel. Transformermodeller arbejder med selvopmærksomhedsmekanismer, som muliggør hurtigere læring sammenlignet med traditionelle modeller som lang korttidshukommelsesmodeller (LSTM).

Komponenterne i en LLM

LLM’er består af flere lag af neurale netværk, herunder tilbagevendende lag, feedforward lag, indlejringslag og opmærksomhedslag, som arbejder sammen for at behandle inputteksten og generere outputindhold:

• Indlejringslaget skaber ’embeddings’ fra inputteksten, hvilket fanger den semantiske og syntaktiske betydning af inputtet, så modellen kan forstå konteksten.
• Feedforward-laget (FFN) består af flere fuldt forbundne lag, der transformerer inputindlejringerne, hvilket muliggør en forståelse af brugerens hensigt med tekstinputtet.
• Det tilbagevendende lag fortolker ordene i inputteksten i sekvens og fanger forholdet mellem ord i en sætning.
• Opmærksomhedsmekanismen gør det muligt for modellen at fokusere på enkelte dele af inputteksten, der er relevante for den pågældende opgave, hvilket giver mulighed for at generere de mest nøjagtige outputs.

Typer Af LLM

Der findes tre hovedtyper af LLM’er:

1. Generiske eller rå sprogmodeller, der forudsiger det næste ord baseret på sproget i træningsdataene. Disse modeller udfører informationshentningsopgaver.
2. Instruktionsindstillede sprogmodeller, der er trænet til at forudsige svar på de instruktioner, der gives i inputtet.
3. Dialogindstillede sprogmodeller, der er trænet til at føre en dialog ved at forudsige det næste svar.

Generativ AI og LLM

Generativ AI er et overordnet begreb, der henviser til kunstige intelligensmodeller, der kan generere indhold såsom tekst, kode, billeder, video og musik. Store sprogmodeller er en type generativ AI, der er trænet på tekst og producerer tekstligt indhold. Et populært eksempel på generativ tekst-AI er ChatGPT. Alle LLM’er betragtes som generativ AI.

Hvordan fungerer LLM?

En LLM arbejder ved først at modtage en input, kode den og derefter dekode den for at producere en outputforudsigelse. Før en LLM kan modtage tekstinput og generere en outputforudsigelse, kræver den træning for at kunne opfylde generelle funktioner og finjusteres til specifikke opgaver. Dette træningsprocessen er essentiel og sker over flere faser:

1. For-træning: I denne fase bliver LLM trænet på en bred vifte af tekstdata for at lære grundlæggende sprog- og kommunikationsmønstre. Tekstdataene kan inkludere bøger, artikler, hjemmesider og andre offentligt tilgængelige kilder.
2. Finjustering: Efter for-træning undergår modellen en finjusteringsproces, hvor den trænes yderligere på specifikke data til en bestemt opgave. Dette kan omfatte alt fra kundeservice dialoger til tekniske manualer, afhængigt af modellens tiltænkte brug.

Anvendelser af LLM

LLM’er er utroligt alsidige og anvendes inden for forskellige områder. Nogle af de mest almindelige anvendelser inkluderer:

• Tekstgenerering: Produktion af artikler, blogindlæg, og kreative tekster.
• Oversættelse: Oversættelse af tekst mellem forskellige sprog med bemærkelsesværdig nøjagtighed.
• Samtale AI: Udvikling af chatbots og virtuelle assistenter, der kan føre naturlige samtaler.
• Indholdsanbefalinger: Forbedring af brugeroplevelsen på sociale medier og streamingtjenester gennem personliggjorte indholdsanbefalinger.

Udfordringer og fremtidig udvikling

Selvom LLM’er repræsenterer et stort fremskridt inden for AI, står de over for flere udfordringer:

• Bias: Da de trænes på eksisterende data, kan de videreføre og forstærke eksisterende bias og stereotyper.
• Dataprivatliv: Beskyttelse af brugernes data og overholdelse af privatlivets fred er afgørende.
• Energiforbrug: Træning og drift af store modeller kræver betydelige mængder energi.

Fremadrettet forventes der en fortsat forbedring af disse modeller, både i form af deres kapacitet og evne til at håndtere komplekse opgaver, samtidig med at de bliver mere effektive og etiske i deres tilgang.

Large Language Models (LLM) er en revolutionerende teknologi inden for AI, der åbner op for nye muligheder i mange industrier. Deres evne til at forstå og generere menneskeligt sprog gør dem til en uvurderlig ressource, men det er vigtigt at anerkende og adressere de udfordringer, de står overfor, for at sikre en ansvarlig og bæredygtig anvendelse.