LLM’s uitgelegd op een manier die iedereen gemakkelijk begrijpt
In het bedrijfsleven en de wereld van de kunstmatige intelligentie hoor je tegenwoordig veel gebabbel over LLM’s. Maar er is nogal wat verwarring over wat ze nou precies zijn en hoe ze werken. Als je geen techneut of AI-liefhebber bent, voel het misschien alsof je met gesloten ogen een Rubik’s Cube in handen hebt gekregen. Maak je niet druk! Wij leggen het aan je uit in simpele, alledaagse termen.
Wat is een LLM?
LLM staat voor ‘Large Language Model’, oftewel een groot taalmodel. Je kunt het zien als een superkrachtige versie van de voorspellende tekst op je smartphone—maar dan op een schaal die onvoorstelbaar enorm is en vele malen slimmer. Terwijl je telefoon het volgende woord dat je wilt typen vaak best goed kan raden, kan een LLM hele essays genereren, gesprekken voeren, poëzie schrijven, en zelfs helpen met coderen. Deze modellen zijn de boekenwurmen van het digitale tijdperk: ze hebben een enorme hoeveelheid boeken, artikelen en websites gelezen (en uit het hoofd geleerd!) om taal te leren begrijpen en samenhangende tekst te produceren. De technologie die deze blogpost genereert, GPT-4, is een mooi voorbeeld van zo’n LLM.
Hoe werkt een LLM?
Om te begrijpen hoe ze werken, stel je voor dat het trainen van een LLM vergelijkbaar is met een papegaai leren praten. Je geeft de papegaai veel voorbeelden van dingen om te zeggen (data), en na verloop van tijd leert hij deze uitingen na te bootsen. Maar in tegenstelling tot een papegaai, die uitingen precies herhaalt zoals hij ze gehoord heeft, heeft een LLM het vermogen om nieuwe zinnen te maken die het nooit eerder heeft gehoord. Dit is hoe de magie tot stand komt:
- Trainingsdata: Net zoals een papegaai taal moet horen om het te leren, moeten LLM’s blootgesteld worden aan tekst. Ze worden gevoed met enorme hoeveelheden geschreven materiaal uit boeken, websites en meer. We hebben het hier bepaald niet over een korte leeslijst; denk meer in de richting van elk boek in de bibliotheek, plus alle tijdschriften en kranten die in de afgelopen 200 jaar zijn gepubliceerd. GPT-4, bijvoorbeeld, is getraind op onvoorstelbare hoeveelheden tekstdata – niet slechts de Wikipedia website, maar het ganse internet! Deze training helpt het de structuur van verschillende soorten tekst te leren kennen, zodat het het verschil weet tussen een formeel essay en een informeel praatje.
- Patronen en voorspellingen: Terwijl een LLM al deze tekstdata tot zich neemt, begint het patronen te herkennen in hoe woorden en zinnen worden gebruikt. Het gebruikt iets wat ’tokens’ worden genoemd, wat in feite stukjes woorden en/of leestekens zijn. Door deze tokens te analyseren, leert het model welk woord waarschijnlijk als volgende komt in een zin. Als je bijvoorbeeld typt “De zon komt op in het…”, dan weet een LLM dat getraind is op miljoenen voorbeelden dat het volgende woord waarschijnlijk “oosten” is. Het leert deze patronen door miljarden interne instellingen, zogeheten parameters, aan te passen om zijn begrip van taal te verfijnen.
- Content creëren: Wanneer je een LLM een vraag stelt of een taak geeft (zoals het schrijven van een blogpost), gebruikt het de patronen die het heeft geleerd om een antwoord te genereren. Dit proces omvat het selecteren van het meest waarschijnlijke volgende woord, één voor één, totdat het een complete zin of alinea vormt. Als je het vraagt om een verhaal te schrijven over een ridder en een draak, herinnert het zich niet één specifiek verhaal dat het heeft gelezen. In plaats daarvan put het uit alle verhalende patronen die het kent om een nieuw, uniek verhaal te creëren.
- Nauwkeurige afstemming: Sommige LLM’s krijgen extra training om zich te specialiseren op een bepaald (vak)gebied, zoals medische informatie of juridisch advies. Dit is als het geven van extra lessen aan onze papegaai over specifieke onderwerpen, zodat hij over meer kan meepraten dan alleen alledaagse thema’s. Een model kan bijvoorbeeld worden bijgeschoold met medische tijdschriften om te helpen gezondheidsadvies te geven, of met juridische documenten om te helpen bij het opstellen van contracten.
Waarom zijn LLM’s nuttig?
Je vraagt je misschien af, waarom zoveel moeite doen? Nou, LLM’s hebben een breed scala aan toepassingen:
- Contentcreatie: LLM’s kunnen helpen bij het schrijven van artikelen, het maken van marketingteksten of zelfs het opstellen van e-mails. Ze zijn als een onvermoeibare assistent die altijd met originele ideeën op de proppen komt. Een LLM zou een bedrijf bijvoorbeeld kunnen helpen bij het genereren van blogposts over de nieuwste technologische trends, of het bedenken van pakkende social mediateksten die aansluiten bij de merkstem.
- Klantenservice: Ze kunnen chatten met klanten, veelgestelde vragen beantwoorden en problemen oplossen. Stel je een helpdesk voor die 24/7 beschikbaar is, nooit moe wordt en meerdere vragen tegelijkertijd kan afhandelen. Een online winkel kan een LLM gebruiken om vragen over retourneren en restitutie af te handelen – zonder menselijke tussenkomst – waardoor reactietijden en klanttevredenheid verbeteren.
- Vertalingen: LLM’s kunnen tekst van de ene taal naar de andere vertalen, waardoor communicatie in verschillende talen eenvoudiger en toegankelijker wordt. Dit gaat niet zomaar om letterlijke woord-voor-woord vertalingen; LLM’s kunnen context begrijpen, zodat ze natuurlijke en nauwkeurige vertalingen kunnen bieden. Je kunt met een LLM dus gewoon een zakelijk voorstel van het Engels in het Spaans vertalen, met behoud van alle nuances.
- Programmeerhulp: Sommige LLM’s zijn getraind om te helpen bij het programmeren, door suggesties te geven en zelfs stukjes code te schrijven, wat het leven van softwareontwikkelaars makkelijker maakt. Een ontwikkelaar zou een LLM kunnen gebruiken om te helpen bij het schrijven van Pythonscripts door simpelweg te beschrijven wat ze nodig hebben, en de LLM zou dan verder zelfstandig de code genereren.
Er zijn nog veel meer toepassingen, en aangezien deze technologie nog maar in de kinderschoenen staat, moet je je voorstellen wat er mogelijk zal zijn als ze volwassen wordt.
Het is niet altijd rozengeur en maneschijn
Hoewel LLM’s zeer indrukwekkende tools zijn, zijn ze niet perfect. Ze geven soms onjuiste informatie omdat ze antwoorden genereren op basis van patronen in plaats van op echte begrip. Een LLM kan bijvoorbeeld met het volste vertrouwen verouderde informatie geven als zijn trainingsdata niet up-to-date zijn. Het is daarom altijd aan te raden om een mens alles wat belangrijk is dubbel te laten checken!
Bovendien vereisen LLM’s aanzienlijke rekenkracht om te trainen, wat kostbaar is. Toch helpen ze mensen om elders geld te besparen en zal voortdurende doorontwikkeling ze efficiënter en toegankelijker maken.
Zo, nu ben je weer bij
Grote taalmodellen zijn als goed getrainde digitale papegaaien, die meer boeken hebben verslonden dan een mens in duizend levens zou kunnen lezen. Ze voorspellen en genereren tekst op basis van patronen die ze hebben geleerd uit een enorme hoeveelheid data. LLM’s zoals GPT-4 transformeren nu al hele bedrijfssectoren door te helpen bij contentcreatie, klantenservice, marktanalyse en meer.
Hier bij Big Black Point maken we gebruik van de kracht van LLM’s om bedrijven te helpen hoogwaardige content te creëren die hun klanten, potentiële klanten en medewerkers aanspreekt en raakt. Dus, de volgende keer dat iemand over LLM’s begint, dan weet je dat het gaat over intelligente, goed getrainde papegaaien—en je hebt er hier over gelezen.