Grote taalmodellen: wat zijn het en hoe werken ze

De termen LLM of ‘Large Language Model’ worden tegenwoordig steeds vaker gebruikt. De meeste mensen weten dat ze ermee verbonden zijn kunstmatige intelligentie, maar dat is het dan ook.

Veel van de krachtige kunstmatige-intelligentiesystemen van vandaag - van OpenAI's ChatGPT tot Google's BERT - zijn gebaseerd op grote taalmodellen, die overigens de bron van hun kracht zijn. Maar wat maakt deze LLM's anders dan andere kunstmatige-intelligentietechnologieën vóór hen?

Grote taalmodellen zijn, zoals hun naam al doet vermoeden, erg groot. Het zijn AI-systemen die zijn getraind met buitensporig grote hoeveelheden gegevens, waardoor ze zeer efficiënt zijn met menselijke talen. In dit bericht wordt uitgelegd hoe.

Wat zijn grote taalmodellen?

Grote taalmodellen zijn een soort kunstmatige-intelligentiesystemen die zijn getraind om tekst of andere inhoud te herkennen, repliceren, voorspellen en manipuleren. Moderne grote taalmodellen bestaan uit neurale AI-netwerken met miljarden of meer parameters en worden vaak getraind met behulp van petabytes aan data.

Een groot taalmodel kan veel dingen begrijpen zoals een mens dat zou doen, hoewel niet alles. In tegenstelling tot de meeste mensen kan een groot taalmodel echter uitgebreidere kennis hebben over bijna alles, waardoor het lijkt op een alwetende computer.

Grote taalmodellen zijn tegenwoordig mogelijk vanwege de grote hoeveelheid digitale informatie op internet en de lagere kosten ervan computergebruik, en de toename van de rekenkracht van zowel CPU's als parallelle GPU-processors.

Hoe werken grote taalmodellen?

Aan de oppervlakte, een groot taalmodel zoals ChatGPT is gemakkelijk te gebruiken. Het enige dat u hoeft te doen, is wat tekst typen en deze zal erop reageren - van vragen tot alle soorten verzoeken.

Onder de oppervlakte is er echter veel meer aan de hand om de ogenschijnlijk moeiteloze resultaten te produceren waar grote taalmodellen bekend om staan. Het systeem moet bijvoorbeeld eerst worden gemaakt, getraind en verfijnd om het type ChatGPT-resultaten te produceren.

Dus, hier is een korte blik op de verschillende processen die grote taalmodellen mogelijk maken.

Design: Het ontwerp van een groot taalmodel zal bepalen hoe het werkt, welk algoritme en welke trainingsmethoden moeten worden gebruikt, evenals de tijd en kosten voor de algehele training en het onderhoud.
transformers: De meeste grote taalmodellen zijn gebouwd met behulp van het transformer deep learning-model. Transformers zijn nuttig omdat ze een zelfaandachtsmechanisme hebben waardoor ze meer contextbewust zijn en daarom minder trainingstijd nodig hebben in vergelijking met oudere modellen.
Vooropleiding & Data: Van Wikipedia tot grote databases en andere unieke gegevensbronnen, de kwantiteit en kwaliteit van de gegevens die worden gebruikt bij het trainen van een groot taalmodel, bepalen de uitvoermogelijkheden ervan. Pre-training geeft een groot taalmodel de basisinformatie die het nodig heeft om geschreven tekst, taal, context, enzovoort te begrijpen. De meeste LLM-vooropleidingen worden gedaan met behulp van niet-gelabelde gegevens in leermodi onder semi-supervisie of zelf-supervisie.
Scherpstellen: Na de pre-trainingsfase van een LLM is de volgende stap meestal domeinspecifieke fijnafstemming om er een handiger hulpmiddel van te maken voor specifieke doeleinden zoals chatten, zakelijk onderzoek, code-aanvulling, enzovoort. Dit is de fase waarin tools zoals GitHub Copilot en OpenAI's ChatGPT worden ontwikkeld.

Grote taalmodellen en softwaretools

Een groot taalmodel kan ook verbinding maken met andere softwaresystemen of platforms plugins en API-integratie. Hierdoor kan de LLM activiteiten in de echte wereld uitvoeren, zoals het controleren van de tijd, het uitvoeren van berekeningen, surfen op internet en interactie met webapps via platforms zoals Zapier.

Dit is een zich momenteel ontwikkelend gebied en de mogelijkheden zijn enorm. U hoeft bijvoorbeeld alleen maar de instructies te geven en de LLM kan dingen voor u opzoeken op internet, reserveringen maken, het laatste nieuws in de gaten houden, uw boodschappen doen, enzovoort.

LLM-voorwaarden en -labels

Er is geen specifieke methode voor het ontwikkelen van een groot taalmodel, dus ontwikkelaarsgroepen krijgen uiteindelijk verschillende modellen die iets verschillende benaderingen gebruiken om vergelijkbare doelen te bereiken. Deze situatie heeft aanleiding gegeven tot verschillende labels, die proberen te beschrijven hoe elk model werkt. Hieronder volgen enkele van deze termen en wat ze betekenen.

Zero-shot-model: Een voorgetraind groot taalmodel dat in staat is classificaties te maken die verder gaan dan de basistrainingsset en redelijk nauwkeurige resultaten geeft voor algemeen gebruik.
Gefinetuned model: Een domeinspecifiek model.
Het multimodaal model: In staat andere mediatypen dan tekst, zoals afbeeldingen, te begrijpen en te produceren.
GPT: Generatieve voorgetrainde transformator.
T5: Transformator voor tekst-naar-tekstoverdracht.
BART: bidirectionele en auto-regressieve transformator.
BERT: Bidirectionele encoderrepresentaties van transformatoren.
RoBERTa: Robuust geoptimaliseerde BERT-benadering.
CTRL: Voorwaardelijk Transformer-taalmodel.
Lama: Groot taalmodel Meta AI.
Turing NLG: Natuurlijke taalgeneratie.
deMDA: Taalmodellen voor dialoogtoepassingen.
ELECTRA: Efficiënt leren van een encoder die tokenvervangingen nauwkeurig classificeert.

Toepassingen van grote taalmodellen

Grote taalmodellen kunnen nuttig worden toegepast op veel gebieden voor zaken, ontwikkeling en onderzoek. De echte voordelen komen na fijnafstelling, die volledig afhangt van waarvoor het model is ontworpen. Hier zijn hun vele toepassingsgebieden.

Vertaling: Grote taalmodellen presteren goed met meerdere talen. Ze kunnen eenvoudige zinnen in computercode vertalen of zelfs meerdere vertalingen in menselijke taal in één keer produceren.
Inhoud genereren: Van het genereren van tekst tot afbeeldingen en meer, LLM's kunnen winstgevend worden gebruikt om allerlei soorten inhoud te genereren, waaronder productbeschrijvingen, marketinginhoud, bedrijfs-e-mails en zelfs juridische documenten.
Virtuele assistenten: Hun goede kennis van de menselijke taal maakt van LLM's ideale virtuele assistenten. Ze kunnen menselijke taal als commando accepteren en gebruiken om dingen te schrijven, online acties uit te voeren, onderzoek te doen en meer.
Chatten en gesprekken: Ze zijn ook geweldige chatpartners, zoals het populaire ChatGPT-model aantoont.
Vraag beantwoorden: Grote taalmodellen nemen tijdens de training veel informatie op, waardoor ze in staat zijn om de meeste algemene kennisvragen te beantwoorden.
Inhoudsoverzicht: Ze kunnen ook grote tekstinhoud samenvatten in kortere vormen. Transformer-modellen zijn hier geweldig in.
Financiële analyse: BloombergGPT is hier een goed voorbeeld van.
Code genereren: Computerprogrammeurs worden efficiënter met copiloten die worden aangedreven door grote taalmodellen die zijn afgestemd op programmeren.
Transcriptieservices: LLM's maken het gemakkelijk om direct tekst-naar-spraak- en spraak-naar-tekst-transcripties uit te voeren.
Inhoud herschrijven: Hetzij in dezelfde taal, hetzij in een andere stijl.
Sentiment analyse: LLM's kunnen worden gebruikt om ingebedde sentimenten in menselijke communicatie effectief af te leiden. Dit kan winstgevend worden toegepast door marketingteams die hun klanten bestuderen.
Informatie opvragen: Hun goede begrip van de menselijke taal maakt LLM's een belangrijk onderdeel van het moderne zoekmachines.
Educatie: Van interactieve leerhulpmiddelen tot slimmere en gepersonaliseerde bijles- en beoordelingssystemen, de potentiële toepassingen van LLM's in het onderwijs zijn enorm.

De voordelen van grote taalmodellen

Ondanks de vele uitdagingen die de ontwikkeling van grote taalmodellen met zich meebrengt, zijn de voordelen talrijk en de moeite waard. Hier zijn de belangrijkste.

Rijk begrip van taal: LLM's kunnen uw taal begrijpen en erop reageren alsof u met een ander mens spreekt. Dit maakt ze bijzonder waardevol als interface tussen mens en computerwereld.
creativiteit: Generatieve voorgetrainde transformatoren hebben hun capaciteiten bewezen in het produceren van indrukwekkende tekstuitvoer zoals door ChatGPT en afbeeldingen, zoals met Stabiele diffusie.
Veelzijdigheid: Een zero-shot-model is een veelzijdige tool die kan worden gebruikt voor veel taken en projecten die verschillende omgevingen en toepassingen vereisen.
Fine-tuning vermogen: Elke organisatie kan een vooraf getraind model nemen en het verfijnen om taken en processen in hun workflow op te nemen. En dit omvat onderdompeling in de cultuur en ethiek van de organisatie, zoals branding, slogans en benaderingen.

De uitdagingen

Grote taalmodellen brengen veel uitdagingen met zich mee, waardoor ze het domein zijn geworden van meestal goed gefinancierde bedrijven. Dit zijn de belangrijkste problemen waarmee ontwikkelaars worden geconfronteerd met LLM's.

Ontwikkelings- en onderhoudskosten: Grote taalmodellen zijn duur om te ontwikkelen en te onderhouden.
Schaal en complexiteit: De naam zegt het al. Grote taalmodellen zijn enorm en complex. Je hebt een goed team nodig om er een op te bouwen en te beheren.
Vooroordelen en onnauwkeurigheden: Gezien de enorme omvang van het leren zonder toezicht dat ze ondergaan, kunnen grote taalmodellen veel vooroordelen en onnauwkeurigheden bevatten, net zoals ze ze oppikten.

Lijst met populaire grote taalmodellen

S / N	Naam	Jaar	Ontwikkelaar	Corpus-grootte	parameters	Vergunning
1.	GPT-4	2023	OpenAI	Onbekend	~ 1 biljoen	Publieke API
2.	PanGu-Σ	2023	Huawei	329 miljard tokens	1 biljoen	Proprietary
3.	MT-NLG	2021	Microsoft/Nvidia	338 miljard tokens	530 miljard	Beperkt
4.	Open Assistent	2023	LAION	1.5 biljoen tokens	17 miljard	Apache 2.0
5.	Bloomberg GPT	2023	Bloomberg LP	700+ miljard tokens	50 miljard	Proprietary
6.	Lama	2023	meta	1.4 biljoen	65 miljard	Beperkt
7.	Galactica	2022	meta	106 miljard tokens	120 miljard	CC-VOOR-NC
8.	Cerebras-GPT	2023	Cerebra's	-	13 miljard	Apache 2.0
9.	BLOEIEN	2022	HugginFace & Co	350 miljard tokens	175 miljard	Verantwoordelijke AI
10.	GPT-Neo	2021	Eleuther AI	825 GB	2.7 miljard	MIT
11.	valk	2023	IIT	1 biljoen tokens	40 miljard	Apache 2.0
12.	GLAM	2021	Kopen Google Reviews	1.6 biljoen tokens	1.2 biljoen	Proprietary
13.	GPT-3	2020	OpenAI	300 miljard tokens	175 miljard	Publieke API
14.	BERT	2018	Kopen Google Reviews	3.3 miljard	340 miljoen	apache
15.	AlexaTM	2022	Amazone	1.3 biljoen	20 miljard	Publieke API
16.	YaLM	2022	Yandex	1.7 TB	100 miljard	Apache 2.0

Open-source LLM's

Veel van de populaire grote taalmodellen zijn dat wel open source projecten, hoewel hun complexiteit en enorme kosten het voor veel ontwikkelaars onmogelijk maken om deze te adopteren. U kunt de getrainde modellen echter nog steeds uitvoeren voor onderzoeksdoeleinden of productie op de infrastructuur van hun ontwikkelaar. Sommige zijn gratis, andere zijn betaalbaar. Here is een mooie lijst.

Lijst met beste LLM-bronnen

Het volgende is een lijst met de beste bronnen op het web om alles te leren over en bij te blijven met grote taalmodellen en de AI-industrie.

OpenAI: Ontwikkelaars van ChatGPT, GPT-4 en Dall-E
Huggin-gezicht: Populaire website voor AI-gerelateerde zaken, van natuurlijke taalverwerking (NLP) tot grote taalmodellen
Google AI-blog: biedt informatie, onderzoeksupdates, onderzoeken en artikelen van het onderzoeksteam van Google.
GitHub: Populair code-hostingplatform met veel open-sourceprojecten en hun codes.
Nvidia: Makers van parallelle computerhardware
ACL-bloemlezing: Groot platform met meer dan 80 artikelen over natuurlijke taalverwerking en computationele taalkunde.
Neurips: Conferentie over neurale informatieverwerkingssystemen.
Medium: Bloggen platform met veel AI- en machine learning-blogs van verschillende experts en onderzoekers.
ArXiv: Grote wetenschappelijke opslagplaats met alle soorten onderzoeksdocumenten, inclusief AI en grote taalmodellen.

Veelgestelde Vragen / FAQ

Hieronder volgen enkele veelgestelde vragen over grote taalmodellen.

Wat is een parameter in grote taalmodellen?

Een parameter is een variabele die kan worden aangepast tijdens de training van een model om invoergegevens om te zetten in de juiste uitvoer. Hoe meer parameters een AI heeft, hoe veelzijdiger en krachtiger hij kan zijn. Met andere woorden, de mogelijkheden van een AI-model worden bepaald door het aantal parameters.

Wat betekent corpus?

Corpus verwijst simpelweg naar alle gegevens die worden gebruikt bij het trainen van een AI-model.

Wat houdt training & pre-training in?

AI-training in machine learning verwijst naar het proces van het voorzien van een AI-model van gestructureerde gegevens en het leren wat ze betekenen, hetzij met behulp van begeleid of niet-gesuperviseerd leren - dit wil zeggen, met of zonder een menselijke supervisor. Pre-training daarentegen verwijst naar een groot taalmodel dat al is getraind en klaar is voor finetuning of specifieke training.

Wat is het aandachtsmechanisme in een LLM?

Aandacht wordt gebruikt om de context van informatie te begrijpen, bijvoorbeeld wanneer een model een woord tegenkomt dat meerdere betekenissen kan hebben. Het kan de exacte betekenis afleiden door zich te concentreren op de context.

Wat is het verschil tussen parameters en tokens in LLM?

Parameters zijn numerieke waarden die worden gebruikt om het gedrag van het model te definiëren door ze tijdens de training aan te passen. Tokens daarentegen zijn betekeniseenheden, zoals een woord, een voorvoegsel, een cijfer, interpunctie, enz.

Conclusie

Als je deze verkenning van grote taalmodellen en wat ze zijn afrondt, zul je het ermee eens zijn dat ze de wereld veranderen en blijven bestaan.

Hoewel de technische mogelijkheden van uw organisatie bepalen of u hier kunt deelnemen of niet, kan uw bedrijf altijd profiteren van de vele voordelen van generatieve AI geleverd door grote taalmodellen.