Definitie van large language model

In het domein van kunstmatige intelligentie zijn LLM's een speciaal ontworpen subset van machine learning, bekend als deep learning, die algoritmen gebruikt die getraind zijn in grote datasets om complexe patronen te herkennen. LLM's leren door getraind te worden op enorme hoeveelheden tekst. Op basisniveau leren ze te reageren op gebruikersverzoeken met relevante, contextgerichte content geschreven in de menselijke taal – het soort woorden en syntaxis dat mensen gebruiken tijdens gewone gesprekken.

Hoe zijn large language models en AI gerelateerd?

Denk aan kunstmatige intelligentie als een piramide, met AI als de oudertechnologie op de onderste basislaag. De volgende laag is machine learning, daarna deep learning, neurale netwerken en generatieve AI, gevolgd door basismodellen en vervolgens grote taalmodellen op de bovenste twee lagen. LLM's zijn een geavanceerde subcategorie van AI die zich richt op het begrijpen, voorspellen en genereren van mensachtige tekst.

Toepassingen voor large language models

LLM's zijn een cruciale component in generatieve AI-mogelijkheden, waardoor ze krachtige tools zijn voor een reeks taken voor natuurlijke taalverwerking, zoals:

• Tekst zoeken, vertalen en samenvatten
• Antwoorden op vragen
• Nieuwe content genereren, waaronder tekst, afbeeldingen, muziek en softwarecode

Maar het is de mogelijkheid van LLM's om informatie te combineren, gegevens te analyseren en trends te ontdekken waarmee ze zich kunnen aanpassen aan specifieke use cases, naast het maken van tekst. Hun opkomende vaardigheden omvatten een breed scala aan gebieden, rollen en taken, van genetische sequencing tot geneesmiddelenontwikkeling, van codegeneratie tot robotprogrammering, van investeringsadvies tot fraudedetectie. LLM's zijn zelfs nuttig in landbouwtoepassingen, detailhandel en human resources.

Hoe werken large language models?

LLM's draaien op neurale netwerken – computationele modellen met samen geclusterde knooppunten zoals de neuronen in een biologisch brein. Deze structuur maakt snelle, parallelle verwerking van signalen mogelijk en verbetert patroonherkenning en deep learning.

Maar de echte doorbraak van LLM's ligt in hun transformatorarchitectuur en de zelfaandachtsmechanismen die de modellen in staat stellen het belang van verschillende delen van de invoergegevens te wegen. LLM's kunnen dan een reeks voorspellen van wat er moet komen, in plaats van een auto-complete functie. LLMs doorzoeken miljarden of zelfs biljoenen van datasetparameters in hun semantische analyse als ze werken aan het ontwikkelen van een begrip van de betekenis van woorden in de specifieke context waarin ze worden gebruikt.

Na verloop van tijd leren deep learning algoritmes niet alleen het volgende woord te voorspellen dat in de zin moet voorkomen, maar ook verder naar de volgende alinea en soms zelfs de volgende sectie. Dit proces is hoe een LLM de kloof overbrugt tussen de onderliggende structuur van data en de kernbedrijfsconcepten die het nodig heeft om relevante content te kunnen genereren.

Hoe worden large language models getraind?

Het maakt niet uit of het model wordt geïmplementeerd in life sciences, marketing, financiële diensten of een andere instelling, LLM's moeten de regels van een taal en domein leren - het decoderen van complexe patronen om een diepgaand begrip van grammatica, semantiek en processen te krijgen, zodat ze contextueel nauwkeurige reacties kunnen produceren.

Opleidingsgegevens voor LLM's

Aanvankelijk worden LLM's gevoed met enorme hoeveelheden tekstuele gegevens uit een breed scala aan bronnen. Deze training omvat het verwerken van miljarden woorden uit boeken, artikelen, websites en andere tekstrijke omgevingen. De diversiteit en omvang van de gegevensset zijn van cruciaal belang voor het model om een adequate leerbasis te hebben.

LLM-opleidingsproces

Deze eerste trainingsfase wordt begeleid door mensen die het model voorzien van gesprekken en andere teksten om in te nemen. De tweede fase is versterkingstraining op basis van menselijke feedback door de antwoorden van het model te rangschikken. Het model wordt vervolgens getraind in meerdere iteraties, waaronder onbegeleid leren, waar het model wordt blootgesteld aan tekst en leert patronen en correlaties te identificeren om delen ervan te voorspellen - zonder expliciete instructie.

Afstellen na LLM-training

Na training over een generieke dataset kan een LLM beperkter worden afgestemd op bepaalde omgevingen, zelfs op bedrijfsniveau, met behulp van een proces dat modelinferentie wordt genoemd. Een model dat wordt getraind met branchespecifieke en organisatiespecifieke gegevens uit de praktijk - van ongestructureerde content zoals databases tot klantgesprekken en ondersteuningstickets tot juridische contracten - maakt gebruik van de geleerde taalkundige patronen en kennis die is opgedaan tijdens de voortraining en afstelling om de nieuwe input te analyseren. Het kan dan effectiever en natuurlijk communiceren met gebruikers, worden geoptimaliseerd voor specifieke applicaties en use cases en de nuances van verschillende bedrijfscontexten en terminologie begrijpen.

Domein-specifieke LLM's kunnen bijvoorbeeld specifiek worden opgeleid over soorten medische, wetenschappelijke of juridische data, terwijl bedrijfseigen LLM's kunnen worden opgeleid over de eigen privédata van een bedrijf voor concurrentievermogen en veiligheid.

Een best practice voor het onderhouden van modelprestaties is om trainingsgegevens stapsgewijs bij te werken door nieuwe productomschrijvingen en beleidsdocumenten toe te voegen, waardoor de LLM voortdurend wordt gefinetuned voor maximale bedrijfswaarde.

Benodigde resources voor het trainen van een LLM

• Computationele vermogenseisen: Voor het trainen van een robuust large language model zijn aanzienlijke rekenmiddelen nodig. Dit omvat krachtige processors (voor zowel computers als afbeeldingen), voldoende geheugen en aanzienlijke cloudbronnen, afhankelijk van de grootte en complexiteit van het model.
• Tijdinvestering: Het trainen van een large language model is een geleidelijk proces. Het vereist tijd om het model te voeden, aan te passen en opnieuw te trainen met de juiste gegevenssets.

Een van de belangrijkste voordelen van LLM's is dat ze in de loop van de tijd kunnen leren en verbeteren, zich kunnen aanpassen aan verschillende use cases en kunnen inspelen op veranderende bedrijfsbehoeften. Van het leggen van de basistraining tot het bieden van geavanceerde, contextbewuste mogelijkheden, elke stap gaat over het ontwikkelen van de LLM om beter afgestemd en effectief te zijn op de specifieke vereisten van de organisatie.

Wat zijn use cases voor large language models voor bedrijven?

LLM's blijken zo veelzijdig te zijn dat vrijwel elke industrie in elke fase kan profiteren van hun implementatie in een groeiend aantal bedrijfsprocessen. Dit is met name het geval omdat met nieuwe aangepaste, onderling verbonden LLM-tools meer bedrijvengeneratieve AI-mogelijkheden kunnen gebruiken en er waarde uit kunnen halen.

Naarmate de technologie vordert, breiden LLM's verder uit dan alleen teksttoepassingen. Nadat generatieve AI nieuwe tekst, audio, afbeeldingen of video's creëert met behulp van talloze databronnen, heeft een getraind en afgestemd LLM het begrip om deze gegenereerde AI-resultaten in een bedrijfscontext te brengen.

LLM's kunnen de kracht van generatieve AI uitbreiden om nog voorspellender, adaptiever en intelligenter te zijn. Sommige LLM's kunnen samenwerken met andere AI-modellen voor complexere taken, bedrijven helpen hun activiteiten te stroomlijnen, de besluitvorming te verbeteren of interactievere en gepersonaliseerde klantervaringen te creëren.

Met zoveel nieuwe applicaties die in een snel tempo worden uitgebracht, zijn er veel spannende mogelijkheden voor de toekomst van AI en LLM's in het bedrijfsleven.

Meest voorkomende LLM-mogelijkheden in het bedrijfsleven

Omdat gebruikers coherente, contextueel geschikte zinnen en paragrafen kunnen genereren als reactie op een bepaalde prompt, kunnen LLM's veel zakelijke taken automatiseren:

• Tekstaggregatie
• Translation
• Tekst- en beeldgenerering
• Code schrijven en debuggen
• Zoeken op internet
• Klantenservice- en sentimentanalyse
• Virtuele assistenten/chatbots
• Tekst/documentclassificatie
• Geautomatiseerde documentbeoordeling en -goedkeuring
• Antwoorden op kennisdatabases
• Copywriting en technisch schrijven

LLM-use cases voor technische communicatie

LLM's kunnen waardevolle hulp bieden aan auteurs van technische documentatie, in het bijzonder voor vervelende, repetitieve taken en kwaliteitsborging - het vrijmaken van tijd voor meer strategisch waardevolle activiteiten die de menselijke aanraking vereisen.

• Automatiseer het proces van het genereren van rapporten, samenvattingen en andere technische documenten.
• Geef realtime feedback over schrijven.
• Wees getraind om de context van geschreven tekst te begrijpen, de nauwkeurigheid en efficiëntie van technische communicatie te verbeteren.
• Bied inzichten en analyses over technische communicatie, help trends en patronen te identificeren en de kwaliteit te verbeteren.
• Analyseer feedback van klanten en supporttickets, bied inzicht in de behoeften van klanten en help productdocumentatie en supportmateriaal te verbeteren.

LLM-use cases voor buitendienst

In het veld kunnen technici een bot vragen hoe een specifiek equipment op locatie moet worden gerepareerd. Na het combineren van gegevens, kan de bot LLM-gegenereerde instructies in natuurlijke taal verstrekken, waardoor snelle toegang tot deskundige kennis wordt gecreëerd.

LLM-use cases voor supplychainmanagement

In supplychainmanagement kunnen LLM's bijvoorbeeld ongeëvenaarde efficiëntie en toekomstgerichte flexibiliteit creëren:

• Onderbrekingen voorspellen
• Routes optimaliseren
• Strategieën voor veerkracht maken
• Nauwkeurigheid van prognoses verbeteren
• In realtime beslissingen nemen

Belangrijkste branches en bedrijfsgebieden die LLM's gebruiken

• Landbouw
• Klantenservice en buitendienst
• Onderwijs
• Overheid
• Financiën en verzekeringen
• Gezondheidszorg en geneesmiddelen
• Human resources
• Juridisch
• Media en technische inhoud
• Detailhandel en e-commerce
• Verkoop, marketing en reclame
• Nutssector

Hoe worden large language models in het bedrijfsleven geïmplementeerd?

In een productieomgeving worden LLM's meestal gebruikt in een SaaS-installatie (Software as a Service), waar ze worden getraind en gehost in de cloud en rechtstreeks worden geïntegreerd in applicaties, producten of services. Organisaties kunnen hun unieke gegevens rechtstreeks invoeren in het AI-model en op maat gemaakte reacties of prognoses ontvangen, zonder dat ze hoeven te leren hoe ze een AI-model moeten ontwerpen en trainen.

Stappen voor de integratie van LLM's in bedrijfsapplicaties

• Ideefase: Ontwikkelaars en bedrijfsstrategen brainstormen om mogelijke use cases voor LLM's te identificeren.
• Validatiefase: rigoureuze testomgevingen worden gecreëerd om het potentieel van de LLM te beoordelen, waarbij alles wordt geëvalueerd, van prestaties tot naleving en ethische overwegingen.
• Realisatiefase: Succesvolle taalmodellen worden geïntegreerd in bestaande systemen en verbeteren in plaats van verstoren bestaande workflows.
• Operationele fase: geïmplementeerde modellen worden beheerd en verbeterd door feedback van klanten en continue verbetering.

Voordelen van large language models

LLM's bieden een aantal brede zakelijke voordelen, onafhankelijk van specifieke industrieën of use cases:

• Efficiëntie: LLM's kunnen de efficiëntie van processen aanzienlijk verbeteren door hun vermogen om natuurlijke taal op grote schaal te begrijpen en te verwerken.
• Kostenreductie: met LLM's kunnen taken zoals klantondersteuning, data-analyse en andere taken worden geautomatiseerd, waardoor operationele kosten worden verlaagd.
• Gegevensanalyse: LLM's kunnen enorme hoeveelheden data sneller en effectiever analyseren en interpreteren dan voor menselijk mogelijk is, waardoor bedrijven waardevolle inzichten krijgen.
• Verbeterde klantervaring: LLM-gebaseerde applicaties kunnen klantinteracties verbeteren door gepersonaliseerde ondersteuning en realtime reacties te bieden.
• Schaalbaarheid: LLM's kunnen omgaan met toenemende hoeveelheden werk als gevolg van hun diepgaande leermogelijkheden.

Uitdagingen van large language models

Ondanks hun vele voordelen en use cases komen LLM's met een reeks uitdagingen om rekening mee te houden:

• Dataprivacyzorgen: LLM's verwerken veel tekstuele data. Indien het model over gevoelige of persoonlijke gegevens beschikt, moeten systemen worden opgezet om de vertrouwelijkheid en anonimiteit ervan te waarborgen.
• Ethische zorgen over vooroordelen en eerlijkheid: LLM's worden getraind op grote hoeveelheden data uit vele bronnen, zodat ze de vooroordelen in die datasets kunnen weerspiegelen en reproduceren.
• Onjuiste interpretatie van data of hallucinaties: Hoewel LLM’s taal kunnen begrijpen, begrijpen ze het niet op dezelfde manier als mensen. Ze kunnen fouten maken en gegevens verkeerd begrijpen, wat potentiële problemen veroorzaakt, zoals het maken van valse verklaringen. LLM’s ervaren soms ook een fenomeen dat hallucinatie wordt genoemd, waarbij de AI-tool een patroon ziet wat er eigenlijk niet is, wat resulteert in onnauwkeurige of ronduit onsamenhangende reacties.
• Bedrijfsafhankelijkheid en continuïteit: Een overdreven afhankelijkheid van LLM's kan een bedrijf kwetsbaar maken als het systeem stopt met werken of onnauwkeurige resultaten oplevert.
• Technische complexiteit: Het implementeren, afstellen en onderhouden van LLM's vereist technische expertise en middelen. Mismanagement kan leiden tot onverwachte problemen en kosten.

Veelgestelde vragen

Waar staat LLM voor?

LLM betekent large language model (groot taalmodel) – een type machine learning/deep learning-model dat een verscheidenheid aan natuurlijke taalverwerkings- (NLP) en analysetaken kan uitvoeren, waaronder het vertalen, classificeren en genereren van tekst, het beantwoorden van vragen op een conversationele manier en het identificeren van datapatronen.

Wat is het verschil tussen LLM's en AI?

Denk aan AI als een reeks concentrische cirkels, met AI in het midden als de oudertechnologie. De volgende ring is machine learning, daarna deep learning, neurale netwerken en generatieve AI, gevolgd door basismodellen en large language models. LLM's zijn een geavanceerde subset van AI die zich richt op het begrijpen, voorspellen en genereren van mensachtige tekst.

Lees verder