Large Language Models (LLM’s) zijn AI-systemen die getraind zijn op enorme tekstdatasets om menselijke taal te begrijpen en te genereren. Simpel gezegd is een LLM gevoed met miljoenen of miljarden woorden (vaak afkomstig van het internet) zodat het tekst in context kan voorspellen en produceren. Deze modellen zijn meestal gebaseerd op deep learning neurale netwerken – meestal de transformer-architectuur. Door hun omvang kunnen LLM’s veel taalgerelateerde taken uitvoeren (zoals chatten, vertalen, schrijven) zonder dat ze voor elke taak apart geprogrammeerd hoeven te worden.

Belangrijke kenmerken van grote taalmodellen zijn onder andere:

• Enorme trainingsdata: LLM’s worden getraind op uitgebreide tekstcorpora (miljarden pagina’s). Deze “grote” trainingsset geeft ze brede kennis van grammatica en feiten.
• Transformer-architectuur: Ze gebruiken transformer neurale netwerken met self-attention, wat betekent dat elk woord in een zin parallel wordt vergeleken met alle andere woorden. Dit stelt het model in staat om context efficiënt te leren.
• Miljarden parameters: De modellen bevatten miljoenen of miljarden gewichten (parameters). Deze parameters leggen complexe patronen in taal vast. Bijvoorbeeld, GPT-3 heeft 175 miljard parameters.
• Zelfgestuurd leren: LLM’s leren door ontbrekende woorden in tekst te voorspellen zonder menselijke labels. Tijdens de training probeert het model bijvoorbeeld het volgende woord in een zin te raden. Door dit herhaaldelijk te doen op enorme datasets internaliseert het model grammatica, feiten en zelfs enige vorm van redeneren.
• Fijnslijpen en aansturing: Na de voortraining kunnen LLM’s worden fijn afgestemd op een specifieke taak of gestuurd worden met prompts. Dit betekent dat hetzelfde model zich kan aanpassen aan nieuwe taken zoals medische vraag-en-antwoord of creatief schrijven door het aan te passen met een kleinere dataset of slimme instructies.

Samen zorgen deze kenmerken ervoor dat een LLM tekst kan begrijpen en genereren zoals een mens. In de praktijk kan een goed getraind LLM context afleiden, zinnen aanvullen en vloeiende antwoorden geven over veel onderwerpen (van informele gesprekken tot technische onderwerpen) zonder taakgerichte engineering.

LLM’s gebruiken doorgaans de transformer-netwerkarchitectuur. Deze architectuur is een diep neuraal netwerk met veel lagen verbonden knooppunten. Een belangrijk onderdeel is self-attention, waarmee het model het belang van elk woord ten opzichte van alle andere woorden in een zin tegelijk kan wegen.

In tegenstelling tot oudere sequentiële modellen (zoals RNN’s) verwerken transformers de hele input parallel, wat veel snellere training op GPU’s mogelijk maakt. Tijdens de training past het LLM zijn miljarden parameters aan door te proberen elk volgend woord in zijn enorme tekstcorpus te voorspellen.

Dit proces leert het model na verloop van tijd grammatica en semantische relaties. Het resultaat is een model dat, gegeven een prompt, zelfstandig coherente en contextueel relevante taal kan genereren.

Toepassingen van LLM’s

Omdat ze natuurlijke taal begrijpen en genereren, hebben LLM’s veel toepassingen in diverse sectoren. Enkele veelvoorkomende toepassingen zijn:

• Conversational AI (Chatbots en Assistenten): LLM’s vormen de basis van geavanceerde chatbots die open gesprekken kunnen voeren of vragen kunnen beantwoorden. Bijvoorbeeld, virtuele assistenten zoals klantenservicebots of tools als Siri en Alexa gebruiken LLM’s om vragen te begrijpen en natuurlijk te reageren.
• Contentcreatie: Ze kunnen e-mails, artikelen, marketingteksten of zelfs poëzie en code schrijven. Bijvoorbeeld, wanneer een onderwerp wordt gegeven, kan ChatGPT (gebaseerd op GPT-modellen) een essay of verhaal opstellen. Bedrijven gebruiken LLM’s om blogposts, advertentieteksten en rapporten te automatiseren.
• Vertalen en Samenvatten: LLM’s vertalen tekst tussen talen en vatten lange documenten samen. Omdat ze tijdens training parallelle voorbeelden hebben gezien, kan een model vloeiende tekst in een andere taal produceren of een rapport van 20 pagina’s samenvatten tot een paar alinea’s.
• Vraagbeantwoording: Gegeven een vraag kan een LLM feitelijke antwoorden of uitleg geven op basis van zijn kennis. Dit ondersteunt Q&A-zoekinterfaces en virtuele tutors. Modellen zoals ChatGPT kunnen bijvoorbeeld trivia beantwoorden of concepten in eenvoudige taal uitleggen.
• Codegeneratie: Sommige LLM’s zijn gespecialiseerd in code. Ze kunnen codefragmenten schrijven op basis van beschrijvingen, bugs opsporen of vertalen tussen programmeertalen. (GitHub Copilot gebruikt een LLM getraind op code om ontwikkelaars te ondersteunen.)
• Onderzoek en Analyse: Ze helpen onderzoekers door inzichten te halen uit grote tekstdatasets, content te taggen of sentimentanalyse uit te voeren op klantfeedback. In veel vakgebieden versnellen LLM’s taken zoals literatuuronderzoek of data-organisatie door documenten te begrijpen.

Populaire voorbeelden van grote taalmodellen zijn onder andere ChatGPT / GPT-4 (OpenAI), Bard (Google’s PaLM), LLaMA (Meta), Claude (Anthropic), en Bing Chat (Microsoft’s GPT-gebaseerd). Elk van deze modellen is getraind op enorme datasets en is toegankelijk via API’s of webinterfaces.

Zo hebben GPT-3.5 en GPT-4 achter ChatGPT honderden miljarden parameters, terwijl Google’s modellen (PaLM en Gemini) en anderen vergelijkbaar werken. Ontwikkelaars werken vaak met deze LLM’s via cloudservices of bibliotheken, waarbij ze ze aanpassen voor specifieke taken zoals documentensamenvatting of programmeerhulp.

Uitdagingen en aandachtspunten

LLM’s zijn krachtig, maar niet perfect. Omdat ze leren van teksten uit de echte wereld, kunnen ze vooroordelen uit hun trainingsdata overnemen. Een LLM kan inhoud genereren die cultureel bevooroordeeld is, of aanstootgevende of stereotiepe taal gebruiken als er niet zorgvuldig wordt gefilterd.

Een ander probleem zijn hallucinaties: het model kan vloeiend klinkende antwoorden produceren die volledig onjuist of verzonnen zijn. Bijvoorbeeld, een LLM kan vol vertrouwen een onjuist feit of naam verzinnen. Deze fouten ontstaan omdat het model in feite de meest waarschijnlijke tekstvoortzetting raadt, zonder feiten te verifiëren.

Ontwikkelaars beperken deze problemen door fijn af te stemmen met menselijke feedback, output te filteren en technieken toe te passen zoals reinforcement learning op basis van menselijke beoordelingen. 

Toch moeten gebruikers van LLM’s zich ervan bewust zijn dat resultaten gecontroleerd moeten worden op juistheid en vooroordelen. Bovendien vergt het trainen en draaien van LLM’s enorme rekenkracht (krachtige GPU’s/TPU’s en veel data), wat kostbaar kan zijn.

>>>Klik om te bekijken:

Wat is een Neuraal Netwerk?

Wat is Natural Language Processing?

Samenvattend is een large language model een AI-systeem gebaseerd op transformers, getraind op enorme hoeveelheden tekstdata. Het heeft taalpatronen geleerd via zelfgestuurde training, waardoor het vloeiende, contextueel relevante tekst kan genereren. Door hun omvang kunnen LLM’s een breed scala aan taalgerelateerde taken aan – van chatten en schrijven tot vertalen en coderen – vaak op een niveau dat gelijk is aan of beter is dan dat van mensen.

Zoals toonaangevende AI-onderzoekers samenvatten, zijn deze modellen klaar om de manier waarop we met technologie omgaan en informatie verkrijgen te veranderen. Vanaf 2025 blijven LLM’s zich ontwikkelen (inclusief multimodale uitbreidingen die afbeeldingen of audio verwerken) en staan ze aan de voorhoede van AI-innovatie, waardoor ze een centraal onderdeel zijn van moderne AI-toepassingen.

Volg INVIAI voor meer nuttige updates!