LLM is op deep learning gebaseerde AI die gebruikmaakt van transformatormodellen, sets neurale netwerken die bestaan uit encoder- en decoderparen, om tekst te begrijpen en te genereren. Getraind op uitgebreide gegevenssets maakt het gebruik van zelfaandacht om relaties in taal te verwerken en dient het als generatieve AI voor het maken van content.
De evolutie van LLM's is het resultaat van jarenlang onderzoek en ontwikkeling op het gebied van machine learning (ML) en NLP. Dit heeft geresulteerd in modellen die kunnen communiceren, vragen kunnen beantwoorden, coherente teksten kunnen schrijven en content kunnen creëren die opmerkelijk menselijk aanvoelt. Hoewel het concept van machines die menselijke tekst begrijpen en genereren al lang een doel is van computerwetenschappers en taalkundigen, kwam de belangrijkste doorbraak voort uit de ontwikkeling van neurale netwerkmodellen, met name de introductie van de transformatorarchitectuur in 2017.
Naarmate de rekenkracht toenam en de datasets groter werden, werden deze modellen getraind op steeds meer tekst, wat leidde tot de ontwikkeling van de LLM's van vandaag de dag. Deze modellen, zoals de GPT-serie van OpenAI, hebben nieuwe normen gesteld voor het begrijpen en genereren van menselijke taal door machines, waardoor machines kunnen communiceren met een nuance- en complexiteitsniveau dat voorheen niet beschikbaar was.
LLM is op deep learning gebaseerde AI die gebruikmaakt van transformatormodellen, sets neurale netwerken die bestaan uit encoder- en decoderparen, om tekst te begrijpen en te genereren. Getraind op uitgebreide gegevenssets maakt het gebruik van zelfaandacht om relaties in taal te verwerken en dient het als generatieve AI voor het maken van content.
Taal is de basis van menselijke interactie en helpt ons ideeën over te brengen, relaties te bevorderen en door de complexiteit van ons sociale en professionele leven te navigeren. Taal is niet alleen een communicatiemiddel, maar ook het medium waarmee we toegang krijgen tot de wereld. En in dit digitale tijdperk is onze interactie met tools en technologieën steeds afhankelijker van natuurlijke taal geworden, zodat onze uitwisselingen met machines intuïtiever en betekenisvoller zijn.
Als zodanig is de droom om werkende artificial intelligence op te bouwen altijd afhankelijk geweest van het creëren van systemen die menselijke taal kunnen begrijpen, interpreteren en genereren. In de afgelopen jaren is die droom werkelijkheid geworden met de ontwikkeling van AI-taalmodellen (LM). Basistaalmodellen zijn kerncomponenten van Natural Language Processing (NLP) en zijn getraind op beperkte gegevenssets om zeer specifieke taken uit te voeren, zoals eenvoudige tekstgeneratie, classificatie, sentimentanalyse, enz. Een groot taalmodel (Large Language Model, LLM) is de natuurlijke evolutie van het standaard LM en maakt generatieve AI-oplossingen mogelijk die een veel breder scala aan taalgerelateerde activiteiten kunnen uitvoeren.
Naarmate de toepassing van LLM's is uitgebreid, zijn er verschillende varianten ontstaan die voldoen aan specifieke behoeften en uitdagingen. Enkele belangrijke LLM-categorieën:
Deze LLM's zijn afgestemd op taken, zoals samenvatting, vertaling of vragen beantwoorden. Taakspecifieke LLM's concentreren zich op een specifieke functie en leveren betere prestaties en efficiëntie binnen hun toegewezen rollen.
Deze modellen zijn ontworpen met het oog op veelzijdigheid en kunnen een breed scala aan taaltaken uitvoeren zonder gespecialiseerde training voor individuele acties. Ze kunnen complexe tekst genereren, context begrijpen en reageren op vragen over verschillende onderwerpen, waardoor ze zeer nuttig zijn voor een breed scala aan toepassingen.
Domeinspecifieke LLM's zijn op maat gemaakt voor expertise op specifieke gebieden (zoals wetgeving, gezondheidszorg of financiën) en worden getraind in gespecialiseerde gegevenssets. Dankzij hun gerichte kennisbank kunnen ze branchespecifieke content beter begrijpen en genereren dan hun algemene tegenhangers.
Met de wereldwijde aard van communicatie zijn meertalige LLM's ontwikkeld om tekst in meerdere talen te begrijpen en te genereren. Deze modellen zijn essentieel voor het creëren van AI-systemen die diverse community's kunnen dienen en taalbarrières kunnen wegnemen die eenvoudige toegang tot informatie in de weg staan.
Few-shot LLM's zijn ontworpen om taken uit te voeren met minimale voorbeelden of richtlijnen. Ze kunnen zich snel aanpassen aan nieuwe taken, waardoor ze flexibel en efficiënt zijn voor toepassingen waarvoor geen uitgebreide trainingsgegevens beschikbaar zijn.
Het opbouwen van systemen die menselijke communicatie met een hoge mate van verfijning kunnen begrijpen en gebruiken is een complexe onderneming. Het gaat om het creëren van modellen die enorme hoeveelheden gegevens kunnen verwerken, patronen in taal kunnen herkennen en reacties kunnen genereren die coherent, contextueel passend zijn en (idealiter) niet te onderscheiden zijn van door mensen verschafte reacties. Ten grondslag aan elk LLM liggen verschillende belangrijke componenten die samenwerken om dit niveau van taalkundige expertise te bereiken. Elk van de volgende onderdelen speelt een cruciale rol bij het verwerken, leren en genereren van taal om aan de behoeften van gebruikers te voldoen:
De inbeddingslaag is de eerste fase in de verwerkingspipeline van een LLM. De belangrijkste functie is om woorden (aangeduid als tokens) om te zetten in numerieke weergaven die het model in staat stellen taal wiskundig te verwerken. Dit vergemakkelijkt het begrip van semantische en syntactische overeenkomsten tussen woorden.
Elk uniek woord in de woordenschat van het model is gekoppeld aan een dense vector. Woorden met vergelijkbare betekenissen worden dichter bij elkaar geplaatst binnen deze vectorruimte, waardoor het model de relaties tussen termen begrijpt en inzicht krijgt in enkele nuances van taal.
De FFN-laag maakt vaak deel uit van een groter transformatorblok binnen LLM's en is verantwoordelijk voor de niet-lineaire transformatie van gegevens. Hiermee kan het model complexe koppelingen maken tussen de invoer- en uitvoergegevens, zodat het model genuanceerde en contextueel relevante tekst kan genereren.
Na verwerking van de invoergegevens door het aandachtsmechanisme past de FFN-laag een reeks lineaire transformaties en niet-lineaire activeringen toe binnen een transformatorblok. Deze stap is cruciaal om het model te helpen bij het leren en genereren van verschillende taalpatronen.
Niet alle LLM's maken gebruik van terugkerende lagen, maar de LLM's die dat wel doen, kunnen gegevensreeksen verwerken. Terugkerende lagen spelen een prominente rol in modellen zoals long short-term memory (LSTM) en gated recurrent units (GRU's) en zorgen ervoor dat het model een soort geheugen bijhoudt. Dit helpt bij het begrijpen en genereren van taal met een gevoel van continuïteit en context bij langdurig gebruik.
Terugkerende lagen verwerken reeksen met één element tegelijk, waarbij informatie over eerder geziene elementen in de reeks wordt bijgehouden. Dit wordt bereikt via lussen die informatie mogelijk maken, waardoor deze lagen bijzonder effectief zijn voor taken waarbij sequentiële gegevens betrokken zijn, zoals het voeren van een voortdurende dialoog.
Het aaandachtsmechanisme is een algoritme waarmee het model zich kan richten op de verschillende delen van de invoerreeks die het meest relevant zijn voor de taak. Met deze selectieve focus kan het model meer samenhangende en contextueel relevante tekst creëren door langdurige afhankelijkheden in taal effectief te beheren.
Het mechanisme wijst een gewicht toe aan elk deel van de invoergegevens om aan te geven hoe belangrijk dat deel is voor het genereren van het volgende woord in de reeks. Op die manier kan het zijn 'aandacht' richten op relevante delen van de invoer en tegelijkertijd de zaken negeren die mogelijk niet zo belangrijk zijn.
Transformators vormen de architecturale ruggengraat van de meest geavanceerde LLM's en zijn sterk afhankelijk van het aandachtsmechanisme om tekst te verwerken. Ze bestaan uit een architectuur die wordt vertegenwoordigd door paren encoders (die invoertekst verwerken) en decoders (die relevante uitvoertekst genereren).
De parallelle verwerkingsmogelijkheden van de transformators maken efficiënter leren mogelijk en helpen deze modellen complexe relaties en subtiele betekenissen vast te leggen in de contextuele gegevens. Dit maakt ze uitzonderlijk goed in het begrijpen en genereren van menselijke taal.
Het begrijpen en genereren van teksten is slechts van de doelen waarvoor LLM's worden gebruikt. Deze geavanceerde AI's bieden bijna onbeperkte praktische toepassingen, zoals:
- Online zoeken
Online zoekmachines profiteren enorm van LLM's, die zoekopdrachten in natuurlijke taal kunnen begrijpen en interpreteren, waardoor nauwkeurigere en contextueel relevante zoekresultaten worden verkregen. - Klantenservice
LLM's kunnen chatbots en virtuele assistenten in staat stellen vragen van klanten af te handelen, ondersteuning te bieden en problemen op een meer menselijke en efficiënte manier op te lossen, waardoor de afhandeltijd wordt verkort en de nauwkeurigheid van de oplossing wordt verbeterd. - Antwoorden uit kennisbanken
LLM's kunnen door uitgebreide databases bladeren om antwoorden te geven op specifieke vragen, waardoor ze van onschatbare waarde zijn op gebieden als technische ondersteuning, onderzoek en educatieve tools. - Tekstgeneratie
Van het genereren van rapporten tot het opstellen van e-mails, LLM's kunnen samenhangende en contextueel relevante tekst produceren die menselijke schrijfstijlen nabootst. - Copywriting
Marketing en reclame profiteren sterk van LLM's, die creatieve en aantrekkelijke teksten kunnen genereren voor bijvoorbeeld websites, advertenties en socialemediaberichten. Zo kun je tijd en middelen besparen. - Codegeneratie
LLM's die programmeertalen kunnen begrijpen, codefragmenten kunnen genereren, fouten kunnen opsporen of zelfs volledige programma's kunnen maken op basis van beschrijvingen in natuurlijke taal, democratiseren het programmeren, aangezien ook niet-coders complexe software kunnen maken. - Tekstclassificatie
LLM's kunnen tekst met hoge nauwkeurigheid categoriseren in vooraf gedefinieerde categorieën, hetgeen toepassingen zoals contentmoderatie, spamdetectie en het organiseren van informatie vergemakkelijkt. - Sentimentanalyse
Door het sentiment achter tekstgegevens te begrijpen, kunnen bedrijven de meningen van klanten, markttrends en de perceptie van sociale media meten om marketingstrategieën en productontwikkeling aan te sturen. - DNA-onderzoek
LLM's kunnen helpen genetische sequenties te analyseren. Dit heeft bijgedragen aan vorderingen in de gezondheidszorg, zoals het identificeren van genetische aandoeningen. - Vertaling
LLM's kunnen tekst met een hoge mate van nauwkeurigheid vertalen tussen talen, zodat taalbarrières duidelijker kunnen worden overwonnen en content wereldwijd toegankelijk wordt.
LLM is een belangrijke stap voorwaarts op het gebied van artificial intelligence. De ontwikkeling en implementatie van deze technologie brengen echter bepaalde unieke uitdagingen met zich mee. Hieronder volgen enkele van de belangrijkste hindernissen met betrekking tot LLM-oplossingen:
De ontwikkeling van LLM's brengt aanzienlijke financiële investeringen met zich mee, denk bijvoorbeeld aan de kosten van computerresources, gegevensopslag en geschoold personeel. Samenwerking tussen academische instellingen, het bedrijfsleven en de overheid kan helpen de kosten en resources te verdelen, waardoor LLM-ontwikkeling toegankelijker wordt.
Het trainen van LLM's om de gewenste prestatieniveaus te bereiken kan weken of zelfs maanden duren en verbruikt enorme hoeveelheden rekenkracht. Incrementele training en het gebruik van efficiëntere modellen kunnen de trainingstijd en het gebruik van resources beperken.
LLM's vereisen grote en diverse datasets om de nuances van menselijke taal effectief te leren. Crowdsourcing en partnerschappen voor het delen van gegevens kunnen de verscheidenheid en het volume van trainingsgegevens verbeteren, hetgeen de sterkte en toepasbaarheid van het model verbetert.
Het energieverbruik dat gepaard gaat met training en het runnen van LLM's kan bijdragen aan een aanzienlijke CO2-voetafdruk. Het gebruik van hernieuwbare energiebronnen voor datacenters en het optimaliseren van de efficiëntie van AI-algoritmen kan helpen de impact op het milieu te beperken.
Het gebruik van persoonsgegevens voor het trainen van LLM's brengt privacyproblemen met zich mee en de modellen zelf kunnen doelwit zijn van kwaadaardige exploitatie. Het implementeren van strikte technieken voor gegevensanonimisering en het verbeteren van de beveiligingsprotocollen van het model beschermt de privacy van gebruikers en de systeemintegriteit.
LLM's kunnen vooroordelen die aanwezig zijn in hun trainingsgegevens overnemen of versterken, wat leidt tot oneerlijke of discriminerende resultaten. Zorgvuldige beheersing van trainingsgegevenssets en de toepassing van technieken voor het detecteren en beperken van vooroordelen zijn essentieel om dit risico te verminderen.
Begrijpen hoe LLM's tot bepaalde uitvoer komen kan lastig zijn en kan ertoe leiden dat hun besluitvormingsprocessen in twijfel worden getrokken. Onderzoek naar verklaarbare AI ('explainable AI'/XAI) heeft als doel de werking van LLM's transparanter en begrijpelijker te maken voor gebruikers. Dit komt het vertrouwen en de betrouwbaarheid ten goede.
Ondanks de uitdagingen die gepaard gaan met het ontwikkelen en implementeren van grote taalmodellen, wegen de voordelen ervan aanzienlijk zwaarder dan de kosten. Hieronder volgen enkele van de meest opmerkelijke voordelen van LLM's die hun transformatieve mogelijkheden onderstrepen:
LLM's kunnen opmerkelijke taken uitvoeren waarvoor ze niet expliciet zijn getraind (bekend als zero-shot learning). Dit betekent dat ze instructies kunnen begrijpen en uitvoeren in contexten die ze tijdens hun training nog nooit zijn tegengekomen. Zo tonen ze een baanbrekend niveau van aanpassingsvermogen en begrip aan op het gebied van AI.
De enorme schaal van LLM's stelt hen in staat om enorme gegevenssets te verwerken en te analyseren die de menselijke capaciteit verreweg overtreffen, en om patronen, inzichten en relaties te ontdekken die verborgen zijn in de gegevens. Deze mogelijkheid is van onschatbare waarde voor onderzoek, bedrijfsintelligentie en elk veld dat afhankelijk is van grootschalige gegevensanalyse.
Hoewel LLM's zijn getraind in diverse gegevenssets om algemene taalpatronen te begrijpen, kunnen ze ook worden afgestemd op specifieke domeinen of taken. Dit betekent dat ze kunnen worden aangepast om deskundige prestaties te leveren in veel professionele gebieden, waardoor ze ongelooflijk veelzijdige tools in het bedrijfsleven vormen.
LLM's kunnen een breed scala aan activiteiten automatiseren, van teksten schrijven en samenvatten tot vertaling en klantenservice. Deze automatisering kan de tijd en resources die nodig zijn voor specifieke functies aanzienlijk verkorten, zodat werknemers zich kunnen richten op meer creatieve en complexe uitdagingen.
LLM's kunnen nieuwe content genereren, creatieve oplossingen inspireren en diverse perspectieven op een probleem simuleren, ze dienen dus eigenlijk als samenwerkingstools die menselijk inzicht ondersteunen. Of het nu gaat om schrijven, ontwerpen of probleemoplossing, LLM's bieden een nieuwe dimensie aan creatieve processen.
Door talen te vertalen, complexe teksten samen te vatten en vragen te beantwoorden, maken LLM's informatie toegankelijker voor een breder publiek. Dit helpt de onderwijskloof te dichten en bevordert een beter geïnformeerde samenleving.
Dankzij inzichten die zijn afgeleid van grote gegevenssets en door voorspellende analyses te bieden, ondersteunen LLM's betere besluitvorming en strategische planning in bedrijven, overheden en meer. Hun vermogen om grote hoeveelheden informatie te verwerken kan leiden tot beter geïnformeerde en effectievere beleidsregels en strategieën.
Door taken die natuurlijke taalverwerking vereisen te automatiseren en te verbeteren, van interactie met de klantenservice en het maken van content tot gegevensanalyse en ondersteuning bij besluitvorming, stellen LLM's organisaties in staat om activiteiten te schalen, kosten te verlagen en klantbelevingen te personaliseren op manieren die anders niet mogelijk zijn. Ze kunnen snel enorme hoeveelheden tekstgegevens verwerken en daar inzichten uit genereren, zodat bedrijven trends voor kunnen blijven, het sentiment van klanten beter kunnen begrijpen en sneller en nauwkeuriger beslissingen kunnen nemen op basis van gegevens.
Bovendien betekent het aanpassingsvermogen van LLM's in verschillende domeinen dat deze modellen kunnen worden toegepast op zeer gespecialiseerde gebieden. LLM's bieden zo nauwkeurige, gezaghebbende assistentie die de menselijke expertise aanvult. Deze veelzijdigheid verbetert de operationele efficiëntie en opent nieuwe wegen voor product- en service-innovatie, waardoor het mogelijk wordt om te voldoen aan de veranderende behoeften van klanten en markten.
Eenvoudig gezegd zijn LLM's krachtige katalysatoren van transformatie waarmee bedrijven hun professionele personeelsbestand kunnen aanvullen en de grenzen van de mogelijkheden van werknemers kunnen verleggen en oprekken.
Wat lang geleden begon als een poging om computersystemen toegankelijker en samenhangender te maken door de toepassing van menselijke taal, is uitgegroeid tot een revolutie in generatieve AI. Tegenwoordig investeren bedrijven in vrijwel alle branches en sectoren in LLM-oplossingen. Het volledige potentieel van LLM's kan echter alleen worden benut met de juiste resources, ondersteuning en expertise. En dat is precies wat ServiceNow kan bieden.
Dankzij de uitgebreide AI- en machine learning-technologieën transformeert ServiceNow de manier waarop werk wordt gedaan, waardoor elk aspect van bedrijfsactiviteiten efficiënter en intuïtiever wordt. ServiceNow AI-oplossingen zijn gebouwd rond het bekroonde ServiceNow AI Platform en uitgerust met generatieve AI, machine learning-frameworks, Natural Language Processing (NLP) en geavanceerde analyses. Ze verbeteren de werknemersproductiviteit naadloos en verrijken tegelijkertijd de klantbeleving.
Profiteer van op LLM gebaseerde intelligente documentverwerking, Natural Language Understanding, meertalige ondersteuning en semantisch zoeken om gepersonaliseerde, contextuele services te leveren die geïnformeerd, bruikbaar en betrouwbaar zijn. Of het nu gaat om het automatiseren van serviceaanvragen, het optimaliseren van kennisbanken of het bieden van voorspellende analyses, de AI van ServiceNow zorgt ervoor dat organisaties hun doelen kunnen bereiken en de verwachtingen van werknemers en klanten kunnen overtreffen.
Profiteer van de volgende evolutie van AI; probeer de demo van ServiceNow vandaag nog en ervaar zelf de transformatieve kracht van grote taalmodellen voor een efficiëntere, innovatieve en klantgerichte toekomst.