Hvad er en LLM (large language model)?

info

Serie af artikler om AI
Dette er den første artikel i en serie af fire:

1. LLMs: forståelse af hvad de er og hvordan de fungerer (denne artikel).
2. NLP: udforskning af Natural Language Processing.
3. AI-agenter: opdagelse af autonome kunstige intelligenser.
4. Sammenligning og AI Smarttalks positionering: en overordnet syntese og perspektiv.

Forestil dig et felt af vilde blomster, der strækker sig så langt øjet kan se, hvor en overdimensioneret sværm af bier travlt summende flyver rundt. De flakser, samler pollen fra hver blomst og forvandler det til utrolig kompleks honning. Den honning er sprog. Og disse bier er LLMs (Large Language Models), de enorme sprogmodeller, der utrætteligt arbejder på at omdanne store mængder tekstdata til noget struktureret, sammenhængende og nogle gange endda meget kreativt.

I denne artikel vil vi dykke dybt ned i den travle kube af LLMs: forståelse af, hvordan disse massive bier bygger og forfiner deres honningkager (deres arkitektur), hvilke typer pollen de indsamler (dataene), hvordan de koordinerer for at producere honning (tekstgenerering), og endelig hvordan man guider og tæmmer disse sværme, så de leverer en sød, veludformet nektar i stedet for et tilfældigt stof.

Vi vil dække flere nøglepunkter:

• Oprindelsen og definitionen af en LLM
• Træningsteknikker og rollen af opmærksomhed
• Konkrete anvendelsestilfælde og begrænsninger
• Etiske, energimæssige og tekniske udfordringer
• Prompt engineering for at få det bedste ud af en LLM
• Udrulnings- og vedligeholdelsesmuligheder

Vi vil presse bi-analogien ret langt. Du kan finde billedet af en bi blid og harmløs, men husk, at en dårligt styret sværm stadig kan påføre ret mange stik. Før vi tænder røgen for at berolige dem, lad os udforske den meget struktur af en LLM, som ikke længere vil holde mange hemmeligheder, når du er færdig med at læse.

For at starte, her er et forenklet diagram (uden ekstra kommentarer) af den vej, et stykke tekst tager inden for en LLM, fra input til output, forbi alle de nøgletrin:

1. Hvad er en LLM? Sværmen, der summede højere end alle de andre

1.1. Oprindelse og koncept

I flere år har forskningen inden for kunstig intelligens fokuseret på naturligt sprog: hvordan kan vi få en model til at forstå og generere relevant tekst? I starten brugte vi NLP (Natural Language Processing) teknikker baseret på enkle regler eller grundlæggende statistikker. Så kom et afgørende skridt: fremkomsten af Deep Learning og neural netværk.

Store Sprogmodeller stammer fra denne revolution. De kaldes "store", fordi de har titusinder eller endda hundrede milliarder af parametre. En parameter er lidt som "positionen af en lille komponent" i bifolkets komplekse organisation. Hver parameter "lærer" at vægte eller justere et signal for bedre at forudsige den næste token i en given sekvens.

1.2. Et bistade bygget på enorme mængder data

For at bygge deres bistade har LLM'er brug for en kæmpe mængde "pollen": tekst. De indtager fænomenale mængder af indhold, fra digitaliserede bøger til presseartikler, fora og sociale medier. Ved at absorbere alle disse data formes modellens interne struktur til at fange og reflektere sproglige regulariteter.

Derfor lærer disse kunstige bier i sidste ende, at visse ord i en given kontekst er mere tilbøjelige til at optræde end andre. De memoriserer ikke teksten linje for linje; i stedet lærer de at "statistisk reproducere" typiske former, syntaks og idéforbindelser, der findes i sproget.

2. Træde ind i bistadet: en oversigt over, hvordan det fungerer

2.1. Tokenisering: indsamling af pollen stykke for stykke

Det første skridt er tokenisering. Vi tager den rå tekst og opdeler den i tokens. Forestil dig et blomsterfelt: hver blomst er som et ord (eller en del af et ord), fra hvilken en bi indsamler pollen. En “token” kan være et helt ord (“house”), et fragment (“hou-”, “-se”), eller nogle gange blot et tegnsætningstegn.

Denne segmentering afhænger af et vokabular specifikt for modellen: jo større vokabularet er, jo finere kan segmenteringen være. Tokenisering er afgørende, fordi modellen derefter manipulerer tokens frem for rå tekst. Det svarer til bien, der præcist indsamler pollen i stedet for at tage hele blomsten.

2.2. Indlejringer: omdannelse af pollen til vektorer

Når pollen er indsamlet, skal det konverteres til et format, som modellen kan bruge: dette skridt kaldes indlejrings. Hver token omdannes til en vektor (en liste af tal), der koder semantisk og kontekstuel information.

Tænk på det som “farven” eller “smagen” af pollen: to ord med lignende betydninger vil have lignende vektorer, ligesom to relaterede blomster producerer lignende pollen. Dette skridt er essentielt, da neurale netværk kun forstår tal.

2.3. “Transformers” lagene: bi-dansen

I et bistade kommunikerer bier gennem en “bi-dans,” en kompleks koreografi, der angiver, hvor den rigeste pollen er placeret. I en LLM opnås koordinering via opmærksomhed mekanismen (den berømte “Attention is all you need” introduceret i 2017).

Hvert Transformer-lag anvender Self-Attention: for hver token beregner modellen dens relevans i forhold til alle andre tokens i sekvensen. Det er en samtidig udveksling af information, meget ligesom hver bi siger: “Her er den pollen-type, jeg har; hvad har du brug for?”

Ved at stable flere Transformer-lag kan modellen fange komplekse relationer: den kan lære, at i en bestemt sætning refererer ordet “queen” til et koncept knyttet til “bier” eller “bistade,” snarere end “monarki,” afhængigt af konteksten.

2.4. Honningproduktion: forudsigelse af den næste token

Endelig producerer bistadet honning, dvs. den genererede tekst. Efter at have analyseret konteksten, skal modellen besvare et simpelt spørgsmål: “Hvad er den mest sandsynlige næste token?” Denne forudsigelse afhænger af netværkets justerede vægte.

Afhængigt af hyperparametre (temperatur, top-k, top-p, osv.) kan processen være mere tilfældig eller mere deterministisk. En lav temperatur er som en meget disciplineret bi, der producerer en forudsigelig honning. En høj temperatur er som en mere ekscentrisk bi, der kan bevæge sig mere frit og komme op med mere kreativ honning, med risiko for at være inkonsekvent.

3. Honning i alle former: anvendelsestilfælde for LLM'er

3.1. Assisteret skrivning og indholdsproduktion

En af de mest populære anvendelser er automatisk tekstgenerering. Har du brug for et blogindlæg? Et videoscript? En godnathistorie? LLM'er kan producere overraskende flydende tekst. Du kan endda styre skrive stilen: humoristisk, formel, poetisk osv.

Alligevel skal du kontrollere kvaliteten af den producerede honning. Nogle gange kan sværmen samle forkert information, hvilket fører til “hallucinationer”—bien opfinder blomster, der ikke eksisterer!

3.2. Samtaleværktøjer og chatbots

Chatbots drevet af LLM'er har fået opmærksomhed takket være deres mere naturligt klingende samtale. Forestil dig en sværm, der, når den modtager din anmodning, flyver fra blomst til blomst (token til token) for at levere et passende svar.

Disse chatbots kan bruges til:

• Kundeservice
• Assistance (tekst eller stemme)
• Træning og interaktiv undervisning
• Sprogindlæring

3.3. Automatisk oversættelse

Efter at have absorberet tekster på mange sprog, ved LLM'er ofte, hvordan man skifter fra ét sprog til et andet. Mange sprog deler grammatiske strukturer, hvilket gør det muligt for den kunstige bi at genkende dem og tilbyde oversættelser. Resultaterne er ikke altid perfekte, men overgår ofte kvaliteten af ældre regelbaserede systemer.

3.4. Programmeringsassistance

Nogle LLM'er, såsom dem bag visse “copilot” systemer til kodning, kan foreslå korrekt kode, foreslå løsninger og rette fejl. Denne anvendelse bliver stadig mere populær og beviser, at “programmeringssprog” blot er en anden form for tekstligt sprog i den store bikube af indhold.

3.5. Dokumentanalyse og strukturering

Udover at generere tekst kan LLM'er også sammenfatte, analysere, mærke (klassificere) eller endda udtrække indsigter fra tekst. Dette er ganske praktisk til at sortere store mængder dokumenter, indsamle kundefeedback, analysere anmeldelser osv.

4. Mulige begrænsninger: begrænsninger og risici

4.1. Hallucinationer: når bien opfinder en blomst

Som nævnt kan bien (LLM) "hallucinere." Den er ikke forbundet med en sandhedsdatabase: den er afhængig af sandsynligheder. Derfor kan den med selvtillid give falske eller ikke-eksisterende oplysninger.

Husk, at en LLM ikke er et orakel; den forudsiger tekst uden at "forstå" den i menneskelig forstand. Dette kan have alvorlige konsekvenser, hvis den bruges til kritiske opgaver (medicinske, juridiske osv.) uden tilsyn.

4.2. Bias og upassende indhold

Bier indsamler pollen fra alle slags blomster, herunder tvivlsomme. Biaser til stede i dataene (stereotyper, diskriminerende udsagn osv.) siver ind i bistadet. Vi kan ende med honning, der er forurenet af disse biaser.

Forskere og ingeniører stræber efter at implementere filtre og moderationsmekanismer. Men opgaven er kompleks: det kræver at identificere biaser, rette dem og undgå at begrænse modellens kreativitet for meget.

4.3. Energikostnader og CO2-aftryk

At træne en LLM er som at vedligeholde en kæmpe sværm i et drivhus, der opvarmes døgnet rundt. Det kræver enorme computerressourcer, og dermed meget energi. Miljømæssige bekymringer er derfor centrale:

• Kan vi gøre træningen mere miljøvenlig?
• Skal vi begrænse modellens størrelse?

Debatten er i gang, og mange initiativer sigter mod at sænke CO2-aftrykket gennem både hardware- og softwareoptimeringer.

4.4. Mangel på kontekstualisering i den virkelige verden

Selvom modellen er imponerende, mangler den ofte en forståelse af den virkelige verden ud over tekst. Disse kunstige bier kender kun tekstuel "pollen." De indser ikke, at et fysisk objekt vejer en vis mængde, eller at et abstrakt begreb har juridiske implikationer, for eksempel.

Dette hul er tydeligt i opgaver, der kræver dyb "sund fornuft" eller erfaringer fra den virkelige verden (perception, handling, sensorisk feedback). LLM'er kan fejle på "lette" spørgsmål for et menneske, fordi de mangler sensorisk kontekst.

5. Kunsten at tæmme: “prompt engineering”

5.1. Definition

En prompt er den tekst, du leverer til LLM'en for at få et svar. Hvordan du udformer denne prompt kan gøre en stor forskel. Prompt engineering involverer at skrive en optimal (eller næsten optimal) prompt.

Det er som at blæse røg ind i bistadet for at berolige bierne og vise dem præcist, hvilket arbejde de skal udføre: “Gå indsamle pollen i dette specifikke område, i den retning, for denne type blomst.”

5.2. Prompt engineering teknikker

1. Klar kontekst: definer LLM'ens rolle. For eksempel, “Du er en botanikekspert. Forklar…”
2. Præcise instruktioner: specificer hvad du ønsker, svarets format, længde, stil osv.
3. Eksempler: giv eksempler på spørgsmål og svar for at vejlede modellen.
4. Begrænsninger: hvis du vil indsnævre omfanget, så sig det (“Nævn ikke dette emne; svar kun i punktlister,” osv.).

5.3. Temperatur, top-k, top-p…

Når bierne genererer honning, kan de følge deres opskrift mere eller mindre strengt. Temperatur er en nøgleparameter:

• Lav temperatur (~0): bistadet er meget disciplineret. Svarene er mere “konservative” og sammenhængende, men mindre originale.
• Høj temperatur (>1): bistadet er mere fantasifuldt, men kan komme ud af kurs.

På samme måde begrænser “top-k” modellen til de k mest sandsynlige tokens, og “top-p” pålægger en kumulativ sandsynlighedstærskel (nucleus sampling). Prompt engineering involverer også at justere disse parametre for det ønskede resultat.

---

6. Opsætning af et bistade: implementering og integration

6.1. Implementeringsmuligheder

1. Hosted API: Brug en udbyder, der hoster modellen. Ingen tung infrastruktur nødvendig, men du betaler pr. brug og er afhængig af en tredjepart.
2. Open-source model: Installer en open-source LLM på dine egne servere. Du bevarer fuld kontrol, men skal håndtere logistik og energikostnader.
3. Hybrid model: Brug en mindre lokal model til enklere opgaver og kald en ekstern API til mere komplekse opgaver.

6.2. Sikkerhed og moderation

Implementering af en LLM betyder at påtage sig ansvaret for dens output. Du skal ofte tilføje:

• Filtre til at blokere hadske, voldelige eller diskriminerende indhold
• Mekanismer til at blokere følsomme data (f.eks. personlige oplysninger)
• En lognings- og overvågningspolitik for at spore udvekslinger og forbedre systemet

6.3. Løbende overvågning og forbedring

Selv et godt opsat bistade har brug for tilsyn:

• Indsaml brugerfeedback
• Juster prompts og genereringsparametre
• Opdater eller genuddann en nyere model efter behov

Det er en kontinuerlig proces, meget ligesom at passe på en rigtig sværm: overvåg dens sundhed, korriger fejltrin og udnyt de erfaringer, der er gjort.

---

7. Fremtidige flyvninger: mod multimodale og adaptive modeller

LLMs er kun i begyndelsen af deres evolution. Snart vil vi tale om multimodale modeller, der er i stand til at håndtere tekst, billeder, lyde og videoer—en sværm, der samler ikke kun tekstuelle blomster, men også visuelle eller auditive.

Systemer, der kombinerer vision og sprog, er allerede ved at dukke op, eller dem, der forbinder symbolsk ræsonnering med tekstgenerering. Bien kan for eksempel fortolke et billede og beskrive det, eller opfange en lyd og analysere den i kontekst.

På samfundsniveau rejser denne hurtige udvikling mange spørgsmål:

• Hvordan kan vi sikre ansvarlighed og gennemsigtighed i brugen af disse systemer?
• Hvilken indvirkning får det på job relateret til skrivning, oversættelse eller tekstanalyse?
• Hvordan kan vi balancere konkurrence mellem store AI-aktører (Big Tech, private laboratorier, open-source projekter)?

---

8. Vores næste flyvevej: et kig på traditionel NLP

I vores næste artikel vil vi dykke mere generelt ned i NLP (Natural Language Processing). Vi vil undersøge, hvordan mere klassiske, nogle gange lettere, tilgange stadig eksisterer side om side med disse massive LLMs.

Før LLMs var der traditionel NLP-svermen, som brugte overvåget klassifikation, semantiske søgealgoritmer, syntaktiske regler osv. Vi vil udforske:

• Grundlæggende metoder (bag-of-words, TF-IDF, n-grams)
• Pre-Transformer neurale modeller (RNN, LSTM osv.)
• Typiske NLP-pipelines (tokenisering, POS-tagging, parsing osv.)

Dette vil hjælpe os med at forstå, hvordan LLM-sværmen har trukket på et bredt økosystem af tidligere forskning.

---

9. Konklusion: kunsten at nyde honning

Vi har taget et omfattende kig på LLMs, disse gigantiske bier, der er i stand til at omdanne rå tekst til sofistikerede svar. Her er nøglepunkterne:

1. Træning: LLMs trænes på massive datasæt og lærer de statistiske mønstre i sproget.
2. Arkitektur: Transformerlagene er modellens kerne, der fanger kontekstuelle relationer gennem opmærksomhed.
3. Brugsområder: Fra skrivning til oversættelse, chatbots, kodeforslag og mere—udvalget er stort.
4. Begrænsninger: Hallucinationer, bias, energikostnader… LLMs er ikke fejlfri. De har brug for vejledning, overvågning og verifikation.
5. Prompt engineering: Kunsten at formulere den rigtige anmodning (og indstille de rigtige parametre) for at få det bedst mulige svar.
6. Implementering: Der findes forskellige strategier—at stole på en hostet API, installere en open-source model eller kombinere begge.

Bier er et symbol på organisation, samarbejde og produktion af lækker honning. På samme måde kan en veladministreret LLM være en enorm ressource til optimering, skabelse og assistance med adskillige sprogrelaterede opgaver. Men ligesom enhver magtfuld sværm kræver det forsigtighed og respekt, ellers risikerer du uventede stik.

I kommende artikler vil vi fortsætte vores rejse gennem den summende verden af AI og NLP: vi vil se, hvordan AI udviklede sig omkring mere specifikke moduler (tekstbehandling, syntaktisk analyse, klassifikation), før vi udforsker AI-agenter og afslutter med en global sammenligning for at forstå, hvor AI Smarttalk passer ind i det hele.

Indtil da, husk: du behøver ikke at være ekspert for at genkende god honning, men at tage sig tid til at forstå bistadet og dets bier er den bedste måde at nyde det med selvtillid.

Vi ses snart til næste skridt i vores rejse gennem den summende verden af AI!