Wat is een groot taalmodel (LLM)?
In de dynamische wereld van artificiële intelligentie zijn grote taalmodellen (LLM of Large Language Model) een grote doorbraak die de manier waarop we met technologie omgaan compleet verandert. Deze modellen, die gebaseerd zijn op diepe leertechnieken, herdefiniëren de grenzen van wat mogelijk is inzake de verwerking van natuurlijke talen (NLP).
Een groot taalmodel definiëren
Een groot taalmodel (Engels: Large Language Model, LLM) is een algoritme voor diepgaand leren dat veel verschillende natuurlijke-taalverwerkingstaken (NLP) kan uitvoeren. Grote taalmodellen gebruiken transformatiemodellen en worden gevormd met behulp van gigantische datasets (vandaar het woord "groot"). Zo kunnen ze tekst of andere soorten inhoud herkennen, vertalen, voorspellen of genereren.
Grote taalmodellen staan ook bekend als neurale netwerken, die computersystemen zijn geïnspireerd op het menselijk brein. Deze neurale netwerken werken in een laag.
Naast het leren van menselijke talen voor AI-toepassingen kunnen grote taalmodellen ook verschillende taken uitvoeren, zoals het schrijven van softwarecodes. Net als bij het menselijk brein moeten grote taalmodellen vooraf worden getraind en verfijnd om problemen op te lossen zoals tekstclassificatie, het beantwoorden van vragen, het samenvatten van documenten en het genereren van teksten.
Grote taalmodellen hebben ook het vermogen om te leren. Deze vaardigheid komt voort uit de kennis die het model krijgt naarmate het verder leert. We kunnen deze "herinneringen" zien als de kennisbank van het model.
Belangrijkste onderdelen van de grote taalmodellen
Grote taalmodellen bestaan uit meerdere lagen van neurale netwerken. Herhalende lagen, anticiperende lagen, integratielagen en aandachtslagen werken samen om invoertekst te verwerken en de gegenereerde inhoud te genereren.
- De integratielaag maakt insluitingen op basis van de invoertekst. Dit deel van het grote taalmodel legt de semantische en syntactische betekenis van de ingang vast, zodat het model de context kan begrijpen.
💡 Voorbeeld: als de invoertekst is: "Katten jagen op een hond", creëert de integratielaag betoverende verbanden tussen woorden, zoals het feit dat "doorgaan" een handeling impliceert waarbij kat en hond betrokken zijn. - De anticiperende laag van een groot taalmodel bestaat uit meerdere verbonden lagen die de invoerlagen transformeren. Met deze lagen kan het model abstracties op een hoger niveau uitvoeren, zodat de gebruiker de inhoud van het model beter kan begrijpen.
💡 Voorbeeld: als de invoertekst is "Een vlucht van New York naar Londen boeken", helpt de anticiperende laag het model te erkennen dat de gebruiker informatie over de vlucht wil vinden, met name over de steden van vertrek en bestemming. - Het terugkerende kanaal interpreteert de woorden in de tekst in volgorde. Ze begrijpt de relatie tussen de woorden van een zin.
💡 Voorbeeld: in de zin "Ze opende de deur en het alarm ging af" helpt de terugkerende laag het model te begrijpen dat de "alarm" die afgaat samenhangt met de handeling "de deur open doen". - Met de aandachtslaag kan een taalmodel zich concentreren op de unieke delen van invoertekst die relevant zijn voor de huidige taak. Met deze laag kan het model nauwkeurigere resultaten produceren.
💡 voorbeeld: voor de vraag "Wat is de hoofdstad van Frankrijk?" is de focus bij het genereren van het antwoord op het woord "Frankrijk", omdat dit het belangrijkste deel van de vermelding is waarmee de vraag wordt beantwoord.
Wat zijn de verschillende soorten grote taalmodellen?
Er is een schaalbare reeks termen die de verschillende typen grootschalige taalmodellen beschrijven. De meest voorkomende types zijn:
Zero-shot modellen
Dit zijn grote gegeneraliseerde modellen die getraind zijn op een verzameling generieke gegevens en die een redelijk nauwkeurig resultaat kunnen geven voor algemene toepassingen. Er is geen extra AI-training nodig.
Domeinspecifieke sjablonen
Een extra opleiding op een zero-shot model kan leiden tot een verfijnd model dat specifiek is voor een domein.
Taalmodel
een taalmodel is een type LLM dat specifiek ontworpen is om menselijke taal te begrijpen en te genereren. Deze sjablonen worden vaak gebruikt voor taken als automatisch vertalen, het genereren van tekst, het samenvatten van tekst en het beantwoorden van vragen.
Multimodaal model
LLM's zijn oorspronkelijk ontworpen om alleen tekst te verwerken. Dankzij de multimodale aanpak kan zowel tekst als afbeeldingen verwerkt worden.
De voordelen van LLM
Dankzij de vele bestaande toepassingen zijn grote taalmodellen bijzonder nuttig bij het oplossen van problemen. Ze geven informatie in een vorm die gebruikers gemakkelijk kunnen begrijpen. Enkele van deze voordelen:
Meertalige mogelijkheden
LLM's kunnen in meerdere talen werken zonder dat een volledige revisie nodig is. Ze zijn dus zeer veelzijdig voor toepassingen van wereldwijde aard.
Few-shot- en zero-shot-leren
Deze sjablonen kunnen inhoud genereren zonder dat u grote hoeveelheden tekst hoeft in te voeren. Ze kunnen taken uitvoeren of vragen beantwoorden over onderwerpen die ze tijdens de opleiding niet hebben gezien, wat een voordeel is als het om nieuwe onderwerpen gaat.
Semantisch begrip
LLM's kunnen de semantiek van taal begrijpen. Ze kunnen nuances, context en zelfs emoties in de ingevoerde tekst vatten, wat waardevol is voor de gevoelsanalyse, de inhoudelijke aanbevelingen en het genereren van realistische en menselijke antwoorden.
Efficiëntie en kosteneffectiviteit
budgettair gezien zijn MLM's zeer kosteneffectief omdat ze geen grote updates nodig hebben. Ze kunnen op de bestaande infrastructuur worden geïmplementeerd en voor een breed scala aan toepassingen worden gebruikt, waardoor de behoefte aan gespecialiseerde tools afneemt.
Toegankelijkheid
Grote taalmodellen dragen bij tot het toegankelijker maken van bepaalde technologieën. Hiermee kunnen spraakassistenten, chatbots en andere toepassingen worden gemaakt die het gebruik van technologie vergemakkelijken voor mensen die niet noodzakelijkerwijs technologen zijn of die een handicap hebben.
Op maat gemaakt
LLM's kunnen worden verfijnd om aanbevelingen en aangepaste inhoud te bieden. Dit is van cruciaal belang bij toepassingen zoals het cureren van inhoud, waarbij ze de voorkeuren van gebruikers kunnen leren en ervaringen op maat kunnen leveren.
Versnelde innovatie
Deze modellen vormen een basis voor snelle innovatie op het gebied van begrip en het genereren van natuurlijke talen. Ze hebben het potentieel om doorbraken op verschillende gebieden te bevorderen, van gezondheidszorg tot onderwijs, door taken te automatiseren en door besluitvorming te ondersteunen.
Efficiënte gegevens
LLM's kunnen efficiënt werken met beperkte trainingsgegevens, waardoor ze waardevol zijn voor taken waarbij het verzamelen van gegevens moeilijk of duur is.
Soorten applicaties met LLM
LLM's worden steeds populairder omdat ze gemakkelijk kunnen worden gebruikt voor een breed scala aan NLP-taken, waaronder:
- Tekst genereren: de mogelijkheid om tekst te genereren over elk onderwerp waarop de LLM is gegenereerd.
- Vertalingen: voor LLM's die in meerdere talen zijn gemaakt, is het vertalen van de ene taal naar de andere een standaardfunctie.
- Samenvatting van inhoud: een samenvatting van alinea's of meerdere pagina's in tekst.
- Inhoud herschrijven: een alinea of meerdere teksthoofdstukken herschrijven.
- Classificatie en categorisering: een LLM kan gedeelde inhoud classificeren en categoriseren.
- Gevoelsanalyse: de meeste LLM's kunnen worden gebruikt voor gevoelsanalyse om gebruikers te helpen de intentie van specifieke inhoud of antwoorden beter te begrijpen.
- Chatbots en conversationele AI: LLM's kunnen een gesprek met een gebruiker mogelijk maken op een manier die over het algemeen natuurlijker is dan bij eerdere generaties AI-technologieën.
Een van de meest voorkomende toepassingen van conversationele AI is de chatbot. Er kunnen verschillende vormen zijn waarin een gebruiker op basis van een vraag-en-antwoordmodel communiceert. De meest gebruikte AI-chatbot op basis van de LLM in 2023 was ChatGPT, ontwikkeld door OpenAI. Het jaar 2024 ziet er veelbelovend uit voor andere bedrijven die op dit gebied willen innoveren.
Wat zijn de verschillende soorten grote taalmodellen?
Er is een schaalbare reeks termen die de verschillende typen grootschalige taalmodellen beschrijven. De meest voorkomende types zijn:
Begrippen begrijpen
Voor we beginnen is het belangrijk om een goed begrip te hebben van automatisch leren, natuurlijke taalverwerking (NLP) en neurale netwerkarchitecturen, in het bijzonder transformatiemodellen die veel worden gebruikt in LML's. U moet ofwel deskundigen aanwerven, ofwel zelf beginnen met de opleiding.
Modeltraining
Deze stap bestaat uit het invoeren van de in het model verzamelde gegevens en het geleidelijk aanleren ervan. Het trainen van een LM kan veel tijd en IT-resources in beslag nemen, omdat het model zijn interne instellingen moet aanpassen om de taal te genereren of te begrijpen.
Gegevensverzameling
een LLM-database bestaat uit een grote dataset. Deze database bevat meestal een groot aantal teksten uit boeken, websites, artikelen en andere bronnen om ervoor te zorgen dat het model een breed scala aan stijlen en taalcontexten kan leren.
Aanpassing en evaluatie
Na de initiële opleiding wordt het model over het algemeen verfijnd met specifiekere gegevens die de prestaties op bepaalde taken of gebieden verbeteren. Een continue evaluatie is nodig om de nauwkeurigheid van het model te meten en verbeteringen aan te brengen.
De juiste infrastructuur kiezen
vanwege de IT-vereisten van de LLM-training hebt u toegang nodig tot krachtige hardware. Dit betekent vaak dat u cloud-oplossingen moet gebruiken die krachtige GPU's of TPU*'s bieden.
Implementatie en onderhoud
Nadat het model is getraind, wordt het gebruikt in echte toepassingen. Er is continu onderhoud nodig om het model bij te werken met nieuwe gegevens, het model aan te passen aan veranderingen in taalgebruik en het model te verbeteren in reactie op opmerkingen.
De architectuur van het model selecteren
Kies een neurale netwerkarchitectuur. Transformatormodellen, zoals BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) of GPT (Generative Pre-trained Transformer), zijn populaire keuzes vanwege hun effectiviteit.
Ethische overwegingen
Het is belangrijk om rekening te houden met de ethische implicaties van uw MLM, waaronder vertekeningen in trainingsgegevens en mogelijk misbruik van technologie. Een grote fout die een applicatie belachelijk kan maken en in diskrediet kan brengen.
Gezien de complexiteit en de resources die nodig zijn voor dit proces, is het aanmaken van een LLM meestal voorbehouden aan bedrijven met veel resources of mensen die toegang hebben tot cloud computing-platforms en uitgebreide kennis van AI- en ML-oplossingen.
FAQ
Wat zijn de belangrijkste LLM's?
Belangrijke taalmodellen (LLM) zijn GPT-3 en GPT-2 van OpenAI, BERT, T5 en TransformerXL van Google voor contextueel taalbegrip. RoBERTa (van Facebook AI en XLNet) combineert de kwaliteiten van GPT en BERT, ERNIE de Baidu, terwijl ELECTRA blinkt op het gebied van pre-training. DeBERTa van Microsoft verbetert de aandachtstechniek.
Hoe kan ik de prestaties van een LLM beoordelen?
Bij de beoordeling van de LLM-prestaties worden factoren als taalbeheersing, consistentie en contextbegrip, de juistheid van de feiten en het vermogen om relevante en betekenisvolle antwoorden te genereren, beoordeeld.
Hoe werken grote taalmodellen?
Grootschalige taalmodellen gebruiken transformatieve modellen en worden gevormd met behulp van enorme datasets. Zo kunnen ze tekst of andere inhoud herkennen, vertalen, voorspellen of genereren. Grote taalmodellen staan ook bekend als neurale netwerken.
Wat is het verschil tussen grote taalmodellen en generatieve AI?
Het belangrijkste verschil tussen grote taalmodellen (LLM) en generatieve AI is hun toepassingsgebied. LLM's richten zich specifiek op het begrijpen en genereren van de menselijke taal, door tekstgerelateerde taken te verwerken. Generatieve AI daarentegen is uitgebreider en kan diverse soorten inhoud creëren, zoals afbeeldingen, muziek en video's, naast tekst.
Wat is een transformatormodel?
Een transformatormodel is een geavanceerde artificiële intelligentiearchitectuur die voornamelijk gebruikt wordt in de verwerking van natuurlijke talen. Het onderscheidt zich door de mogelijkheid om complete datareeksen (zoals zinnen of alinea's) gelijktijdig te verwerken, in plaats van ze woord voor woord te analyseren. Deze benadering, die gebaseerd is op aandachtsmechanismen, stelt het model in staat de context en de relaties tussen de woorden in een tekst te begrijpen, wat de verwerking van de taal effectiever en nauwkeuriger maakt.
OVHcloud en LLM
AI & machine learning
Bij OVHcloud zijn we ervan overtuigd dat deze aanpak ongelooflijke mogelijkheden biedt voor allerlei toepassingen. En we denken dat complexiteit geen rem mag vormen voor het gebruik van big data en machine learning.
AI Training
Start de trainingen voor uw artificiële intelligentie in de cloud zonder u zorgen te hoeven maken over de werking van de infrastructuur. Met AI Training kunnen data scientists zich concentreren op hun kerntaken zonder tijd te verliezen aan het orkestreren van rekenresources.
Public Cloud
Versnel uw activiteit, automatiseer uw infrastructuur Een ecosysteem van standaardoplossingen om uw applicaties in de cloud te implementeren.
* GPU's zijn veelzijdige processors die worden gebruikt voor games, grafische toepassingen en bepaalde automatische leertaken, en die uitblinken in parallelle verwerking. TPU's daarentegen zijn gespecialiseerd in automatisch leren, in het bijzonder voor het efficiënt trainen en uitvoeren van grote AI-modellen, die vaak in de cloud en edge computing worden gebruikt.