Hva er en LLM (large language model)?

info

Artikkelserie om AI
Dette er den første artikkelen i en serie på fire:

1. LLMs: forstå hva de er og hvordan de fungerer (denne artikkelen).
2. NLP: utforske Natural Language Processing.
3. AI-agenter: oppdage autonome kunstige intelligenser.
4. Sammenligning og AI Smarttalks posisjonering: en overordnet syntese og perspektiv.

Forestill deg et felt med villblomster som strekker seg så langt øyet kan se, hvor en overdimensjonert svarm av bier summende traver rundt. De flakser, samler pollen fra hver blomst, og forvandler det til utrolig kompleks honning. Den honningen er språk. Og disse biene er LLMs (Large Language Models), de gigantiske språkmodellene som arbeider utrettelig for å omforme enorme mengder tekstdata til noe strukturert, sammenhengende, og noen ganger til og med svært kreativt.

I denne artikkelen vil vi dykke dypt inn i den travle kuben av LLMs: forstå hvordan disse massive biene bygger og finjusterer sine bikuber (deres arkitektur), hvilke typer pollen de samler (dataene), hvordan de koordinerer for å produsere honning (tekstgenerering), og til slutt hvordan man kan veilede og temme disse svarmene slik at de leverer en søt, velutformet nektar i stedet for et tilfeldig stoff.

Vi vil dekke flere viktige punkter:

• Opprinnelsen og definisjonen av en LLM
• Treningsmetoder og rollen til oppmerksomhet
• Konkrete bruksområder og begrensninger
• Etiske, energimessige og tekniske utfordringer
• Prompt engineering for å få det beste ut av en LLM
• Distribusjons- og vedlikeholdsalternativer

Vi vil presse bieanalogi ganske langt. Du kan finne bildet av en bie mild og harmløs, men husk at en dårlig håndtert svarm fortsatt kan påføre ganske mange stikk. Før vi tenner røyken for å roe dem ned, la oss utforske den veldig strukturen til en LLM, som ikke lenger vil holde mange hemmeligheter når du har lest ferdig.

For å starte, her er et forenklet diagram (uten ekstra kommentarer) av veien en tekstbit tar innen en LLM, fra input til output, gjennom alle de viktigste trinnene:

1. Hva er en LLM? Svermen som brummet høyere enn alle de andre

1.1. Opprinnelse og konsept

I flere år har forskningen innen kunstig intelligens fokusert på naturlig språk: hvordan kan vi få en modell til å forstå og generere relevant tekst? I begynnelsen brukte vi NLP (Natural Language Processing) teknikker basert på enkle regler eller grunnleggende statistikk. Så kom et avgjørende skritt: fremveksten av dyp læring og nevrale nettverk.

Store språkmodeller stammer fra denne revolusjonen. De kalles “store” fordi de har titalls eller til og med hundrevis av milliarder av parametere. En parameter er noe som ligner på “posisjonen til en liten komponent” i bikuben sin komplekse organisasjon. Hver parameter “lærer” å vekte eller justere et signal for bedre å forutsi den neste token i en gitt sekvens.

1.2. En kube bygget på enorme mengder data

For å bygge sin kube trenger LLM-er en enorm mengde “pollen”: tekst. De inntar fenomenale mengder innhold, fra digitaliserte bøker til presseartikler, forum og sosiale medier. Ved å absorbere all den dataen, formes modellens indre struktur for å fange og reflektere språkregelmessigheter.

Dermed lærer disse kunstige biene til slutt at, i en gitt kontekst, er visse ord mer sannsynlig å dukke opp enn andre. De memoriserer ikke tekst linje for linje; i stedet lærer de hvordan de skal “statistisk reprodusere” typiske former, syntaks og assosiasjoner av ideer som finnes i språket.

2. Stepping into the hive: an overview of how it works

2.1. Tokenization: gathering pollen piece by piece

Det første steget er tokenization. Vi tar den rå teksten og deler den opp i tokens. Tenk deg et blomsterfelt: hver blomst er som et ord (eller del av et ord), fra hvilken en bie samler pollen. En “token” kan være et helt ord (“house”), et fragment (“hou-”, “-se”), eller noen ganger bare et tegnsettingstegn.

Denne segmenteringen avhenger av et vocabulary spesifikt for modellen: jo større vokabularet er, jo finere kan segmenteringen bli. Tokenization er avgjørende fordi modellen deretter manipulerer tokens i stedet for rå tekst. Det er som bien som samler akkurat den pollen i stedet for å ta hele blomsten.

2.2. Embeddings: turning pollen into vectors

Når pollen er samlet, må det konverteres til et format modellen kan bruke: det steget kalles embedding. Hver token transformeres til en vector (en liste med tall) som koder semantisk og kontekstuell informasjon.

Tenk på det som “fargen” eller “smaken” av pollen: to ord med lignende betydninger vil ha lignende vektorer, akkurat som to relaterte blomster produserer lignende pollen. Dette steget er essensielt, da nevrale nettverk kun forstår tall.

2.3. The “Transformers” layers: the bee dance

I en bikube kommuniserer bier gjennom en “bee dance,” en kompleks koreografi som indikerer hvor den rikeste pollen er lokalisert. I en LLM oppnås koordinasjon via attention-mekanismen (den berømte “Attention is all you need” introdusert i 2017).

Hvert Transformer-lag anvender Self-Attention: for hver token beregner modellen relevansen til alle andre tokens i sekvensen. Det er en samtidig utveksling av informasjon, mye som hver bie sier: “Her er typen pollen jeg har; hva trenger du?”

Ved å stable flere Transformer-lag kan modellen fange opp complex relasjoner: den kan lære at, i en viss setning, refererer ordet “queen” til et konsept knyttet til “bees” eller “hive,” i stedet for “monarchy,” avhengig av konteksten.

2.4. Honey production: predicting the next token

Til slutt produserer kuben honning, dvs. den genererte teksten. Etter å ha analysert konteksten, må modellen svare på et enkelt spørsmål: “Hva er den mest sannsynlige neste token?” Denne prediksjonen er avhengig av nettverkets justerte vekter.

Avhengig av hyperparameters (temperatur, top-k, top-p, osv.), kan prosessen være mer random eller mer deterministic. En lav temperatur er som en veldig disiplinert bie som produserer en forutsigbar honning. En høy temperatur er som en mer eksentrisk bie som kan vandre mer fritt og komme opp med mer kreativ honning, med risiko for å være inkonsekvent.

3. Honning i alle former: bruksområder for LLM-er

3.1. Assistert skriving og innholdsproduksjon

En av de mest populære bruksområdene er automatisk tekstgenerering. Trenger du et blogginnlegg? Et videomanus? En godnatt historie? LLM-er kan produsere overraskende flytende tekst. Du kan til og med styre skrivestilen: humoristisk, formell, poetisk, og så videre.

Likevel må du sjekke kvaliteten på honningen som produseres. Noen ganger kan svärmen samle feil informasjon, noe som fører til “hallusinasjoner”—bien finner opp blomster som ikke eksisterer!

3.2. Samtaleverktøy og chatbots

Chatbots drevet av LLM-er har fått oppmerksomhet takket være deres mer naturlig klingende samtale. Tenk deg en svärm som, når den mottar forespørselen din, flyr fra blomst til blomst (token til token) for å levere et passende svar.

Disse chatbotene kan brukes til:

• Kundeservice
• Assistanse (tekst eller stemme)
• Opplæring og interaktiv veiledning
• Språklæring

3.3. Automatisk oversettelse

Etter å ha absorbert tekster på mange språk, vet LLM-er ofte hvordan de skal bytte fra ett språk til et annet. Mange språk deler grammatiske strukturer, noe som gjør at den kunstige bien kan gjenkjenne dem og tilby oversettelser. Resultatene er ikke alltid perfekte, men overgår ofte kvaliteten på eldre regelbaserte systemer.

3.4. Programmeringsassistanse

Noen LLM-er, som de som ligger bak visse “copilot”-systemer for koding, kan foreslå korrekt kode, foreslå løsninger og fikse feil. Denne bruken blir stadig mer populær, noe som beviser at “programmeringsspråk” bare er en annen form for tekstlig språk i den store kuben av innhold.

3.5. Dokumentanalyse og strukturering

I tillegg til å generere tekst, kan LLM-er også oppsummere, analysere, merke (klassifisere), eller til og med trekke ut innsikter fra tekst. Dette er ganske nyttig for å sortere store mengder dokumenter, samle tilbakemeldinger fra kunder, analysere anmeldelser, osv.

4. Mulige begrensninger: begrensninger og risikoer

4.1. Hallusinasjoner: når bien finner på en blomst

Som nevnt kan bien (LLM) "hallusinere." Den er ikke koblet til en sannhetsdatabase: den er avhengig av sannsynligheter. Derfor kan den med selvtillit gi falsk eller ikke-eksisterende informasjon.

Husk at en LLM ikke er et orakel; den forutsier tekst uten å "forstå" den i menneskelig forstand. Dette kan ha alvorlige konsekvenser hvis den brukes til kritiske oppgaver (medisinske, juridiske, osv.) uten tilsyn.

4.2. Skjevhet og upassende innhold

Bier samler pollen fra alle slags blomster, inkludert tvilsomme. Skjevheter som finnes i dataene (stereotyper, diskriminerende uttalelser, osv.) trenger inn i kuben. Vi kan ende opp med honning som er preget av disse skjevhetene.

Forskere og ingeniører jobber for å implementere filtre og moderering mekanismer. Men oppgaven er kompleks: det krever å identifisere skjevheter, korrigere dem, og unngå å begrense modellens kreativitet for mye.

4.3. Energikostnader og karbonavtrykk

Å trene en LLM er som å opprettholde en gigantisk svarm i et drivhus som varmes opp døgnet rundt. Det krever enorme databehandlingsressurser, og dermed mye energi. Miljøhensyn er derfor sentrale:

• Kan vi gjøre trening mer miljøvennlig?
• Bør vi begrense modellens størrelse?

Debatten pågår, og mange initiativer har som mål å redusere karbonavtrykket gjennom både maskinvare- og programvareoptimaliseringer.

4.4. Mangel på kontekstualisering i den virkelige verden

Selv om modellen er imponerende, mangler den ofte en forståelse av den virkelige verden utover tekst. Disse kunstige biene kjenner bare tekstuell "pollen." De innser ikke at et fysisk objekt veier en viss mengde eller at et abstrakt begrep har juridiske implikasjoner, for eksempel.

Dette gapet er tydelig i oppgaver som krever dyp "common sense" eller erfaringer fra den virkelige verden (oppfatning, handling, sensorisk tilbakemelding). LLM-er kan feile på "lette" spørsmål for et menneske fordi de mangler sensorisk kontekst.

5. Kunsten å temme: “prompt engineering”

5.1. Definisjon

En prompt er teksten du gir til LLM-en for å få et svar. Hvordan du utformer denne prompten kan gjøre all forskjell. Prompt engineering innebærer å skrive en optimal (eller nær-optimal) prompt.

Det er som å blåse røyk inn i bikuben for å roe biene og vise dem nøyaktig hvilken jobb de skal gjøre: “Gå og samle pollen i dette spesifikke området, i den retningen, for denne typen blomst.”

5.2. Teknikker for prompt engineering

1. Klar kontekst: definer LLM-ens rolle. For eksempel, “Du er en botanikekspert. Forklar…”
2. Presise instruksjoner: spesifiser hva du ønsker, svarformatet, lengden, stilen, osv.
3. Eksempler: gi eksempel på spørsmål og svar for å veilede modellen.
4. Begrensninger: hvis du vil snevre inn omfanget, si ifra (“Ikke nevne dette emnet; svar kun i punktlister,” osv.).

5.3. Temperatur, top-k, top-p…

Når bien lager honning, kan den følge oppskriften mer eller mindre strengt. Temperatur er en nøkkelparameter:

• Lav temperatur (~0): bikuben er veldig disiplinert. Svarene er mer “konservative” og sammenhengende, men mindre originale.
• Høy temperatur (>1): bikuben er mer fantasifull, men kan gå utenfor sporet.

På samme måte begrenser “top-k” modellen til de k mest sannsynlige tokenene, og “top-p” pålegger en kumulativ sannsynlighetsgrense (nucleus sampling). Prompt engineering innebærer også å justere disse parameterne for ønsket resultat.

---

6. Sette opp en kube: distribusjon og integrasjon

6.1. Distribusjonsalternativer

1. Hostet API: Bruk en leverandør som hoster modellen. Ingen tung infrastruktur nødvendig, men du betaler per bruk og er avhengig av en tredjepart.
2. Åpen kildekode-modell: Installer en åpen kildekode LLM på dine egne servere. Du beholder total kontroll, men må håndtere logistikk og energikostnader.
3. Hybridmodell: Bruk en mindre lokal modell for enklere oppgaver og kall et eksternt API for mer komplekse oppgaver.

6.2. Sikkerhet og moderering

Distribuering av en LLM betyr å ta ansvar for dens utdata. Du må ofte legge til:

• Filtre for å blokkere hatefulle, voldelige eller diskriminerende innhold
• Mekanismer for å blokkere sensitiv data (f.eks. personlig informasjon)
• En logging og overvåkingspolicy for å spore utvekslinger og forbedre systemet

6.3. Løpende overvåking og forbedring

Selv en godt oppsatt kube trenger tilsyn:

• Samle tilbakemeldinger fra brukere
• Justere prompts og generasjonsparametere
• Oppdatere eller trene en nyere modell etter behov

Det er en kontinuerlig prosess, mye som å stelle en ekte sverm: overvåke helsen, korrigere feiltrinn og dra nytte av lærdommene.

---

7. Fremtidige flyvninger: mot multimodale og adaptive modeller

LLM-er er bare i begynnelsen av sin utvikling. Snart vil vi snakke om multimodale modeller, i stand til å håndtere tekst, bilder, lyder og videoer—en svarm som samler ikke bare tekstlige blomster, men også visuelle eller auditive.

Systemer som kombinerer syn og språk er allerede i ferd med å dukke opp, eller de som kobler symbolsk resonnement med tekstgenerering. Bien kan for eksempel tolke et bilde og beskrive det, eller plukke opp en lyd og analysere den i kontekst.

På et samfunnsnivå reiser denne raske utviklingen mange spørsmål:

• Hvordan kan vi sikre ansvarlighet og gjennomsiktighet i bruken av disse systemene?
• Hvilken innvirkning får det på jobber relatert til skriving, oversettelse eller tekstanalyse?
• Hvordan kan vi balansere konkurranse mellom store AI-aktører (Big Tech, private laboratorier, åpne kildeprosjekter)?

---

8. Vår neste flyrute: et blikk på tradisjonell NLP

I vår neste artikkel vil vi dykke mer generelt inn i NLP (Natural Language Processing). Vi vil undersøke hvordan mer klassiske, noen ganger lettere, tilnærminger fortsatt sameksisterer med disse massive LLM-ene.

Før LLM-ene fantes tradisjonell NLP-kube, som brukte overvåket klassifisering, semantiske søkealgoritmer, syntaktiske regler, osv. Vi vil utforske:

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

Dette vil hjelpe oss å forstå hvordan LLM-svermen har trukket på et bredt økosystem av tidligere forskning.

---

9. Konklusjon: kunsten å nyte honning

Vi har tatt en omfattende titt på LLMs, disse gigantiske biene som er i stand til å omdanne rå tekst til sofistikerte svar. Her er hovedpunktene:

1. Trening: LLMs trenes på massive datasett, og lærer de statistiske mønstrene i språket.
2. Arkitektur: Transformerlagene er kjernen i modellen, og fanger kontekstuelle relasjoner gjennom oppmerksomhet.
3. Bruksområder: Fra skriving til oversetting, chatbots, kodeforslag og mer—omfanget er stort.
4. Begrensninger: Hallusinasjoner, skjevheter, energikostnader… LLMs er ikke feilfrie. De trenger veiledning, tilsyn og verifisering.
5. Prompt engineering: Kunsten å utforme den riktige forespørselen (og sette de riktige parameterne) for å få det beste svaret mulig.
6. Distribusjon: Ulike strategier eksisterer—å stole på en hostet API, installere en åpen kildekode-modell, eller kombinere begge.

Bier er et symbol på organisasjon, samarbeid og produksjon av deilig honning. På samme måte kan en godt administrert LLM være en enorm ressurs for optimalisering, skapelse og assistanse med mange språkrelaterte oppgaver. Men, som enhver kraftig svarm, krever det forsiktighet og respekt, ellers risikerer du uventede stikk.

I kommende artikler vil vi fortsette vår reise gjennom den summende verden av AI og NLP: vi vil se hvordan AI utviklet seg rundt mer spesifikke moduler (tekstbehandling, syntaktisk analyse, klassifisering) før vi utforsker AI Agents og avslutter med en global sammenligning for å forstå hvor AI Smarttalk passer inn i alt dette.

Inntil da, husk: du trenger ikke å være en ekspert for å gjenkjenne god honning, men å ta seg tid til å forstå kuben og biene er den beste måten å nyte den med selvtillit.

Vi sees snart for neste steg i vår reise gjennom den summende verden av AI!