Forstå den store sprogmodel

Vi støder på AI næsten hele tiden i dag. Det har udviklet sig til at være en del af vores hverdag, da det kan hjælpe os med at strømline vores arbejde og privatliv. Et af de begreber, der forbindes med AI, er store sprogmodeller, som vi ikke rigtig hører om - men som faktisk er en af hjørnestenene i den tankevækkende teknologi.

Hvad er en sprogmodel?

Lad os starte med den grundlæggende sprogmodel, som er blevet grundlaget for mange moderne teknologiske systemer.

En sprogmodel bruger forskellige statistikker og sandsynlighedsteorier til at beregne en rækkefølge af ord i en given kontekst. Sprogmodellen analyserer således et stort datasæt for at danne grundlag for ordforudsigelser og sætningskompositioner.

Sprogmodeller bruges ofte i AI-teknologi og naturlig sprogbehandling, -forståelse og -generering. Da det er baseret på tekst, ser vi det normalt i tekstbaserede programmer som f.eks:

• Maskinoversættelse
• Chatbots
• Spørgsmål/svar-software

Sprogmodeller bruger tekst til at bestemme ords sandsynlighed - ved hjælp af algoritmer kan den analysere naturligt sprog og efterligne dette i brugerinteraktion. Den lærer dybest set, hvordan vi skriver og producerer strukturerede sætninger og kopierer strukturen. Hvis sprogmodellen bliver præsenteret for en ny sætning, vil den hurtigt forstå betydningen og strukturen, da den har et fundament i det datasæt, den har indsamlet.

Et større datasæt

Du har måske allerede gættet det, men den store sprogmodel (også kendt som large language models eller LLMs på engelsk) er trænet på enorme datasæt - deraf ordet "stor". De er baseret på maskinlæring eller ML. ML er:

• En type algoritme, der kan lære gennem statistisk analyse, uden nogen konkrete anvisninger eller instruktioner. Den kan således udføre forskellige opgaver uafhængigt af en bruger, da den generaliserer sit indhold. ML er en del af AI, som refererer til en computers kunstige intelligens, dvs. en måde, hvorpå den kan "tænke" eller efterligne menneskelig kognition.

Det store datasæt i store sprogmodeller gør det muligt at forstå og analysere tekst meget hurtigere end grundlæggende sprogmodeller kan. Den kan således fortolke det menneskelige sprog og mere komplekse data, hvilket kan få det til at se ud, som om vi taler med et andet menneske og ikke en maskine.

De data, som store sprogmodeller baserer sine oplysninger på, er indsamlet fra internettet og de milliarder af hjemmesider, det indeholder. Det betyder, at der kan være nogle kvalitetsproblemer, hvis du bruger ubegrænsede data. Nogle programmører forsøger dog at begrænse hjemmesiderne gennem sorteringsalgoritmer for at få et bedre og mindre forudindtaget resultat fra sprogmodellen.

Store sprogmodeller bruger deep learning til at forstå det menneskelige sprog og dets sammensætning. Den lærer, hvordan sætninger hænger sammen, og at analysere kontekst.

Hvordan kan vi bruge store sprogmodeller?

Du sidder måske og spekulerer på, hvad vi kan bruge store sprogmodeller til, og hvordan vi kan bruge den imponerende teknologi. Som privat bruger kan vi bruge generativ AI-teknologi, f.eks. med chatbots som ChatGPT, Microsofts Bing Chat, Metas Llama og Googles Gemini.

Vi kan bede chatbotten om at give os en træningsplan, en vejrudsigt eller en filmanmeldelse. Det er kun vores fantasi, der sætter grænsen for, hvad vi kan bede chatbots om. De er heldigvis blevet programmeret til at undgå ondsindet brug. Hackere forsøgte at udnytte chatbots til at skabe malware og kode til dette, men udviklere af de forskellige chatbots har skabt forbedret filtrering af ondsindede beskeder.

Ikke alene kan private brugere få adgang til og bruge AI til deres underholdning og komfort; institutioner som sundhedsvæsenet kan også bruge AI og store sprogmodeller til at analysere og forstå patientjournaler og behandlingsplaner.

• Store sprogmodeller kan generelt bruges til analyse af et større datasæt, som kan hjælpe mange mennesker i fremtiden.

Fordele og ulemper ved store sprogmodeller

Store sprogmodeller virker som en fantastisk og nyttig funktion i moderne teknologi - det forenkler vores kommunikation med AI og gør det muligt for os at bruge teknologi på de bedst mulige måder.

Store sprogmodeller kan reagere på enhver prompt, vi giver den - mens den forstår naturligt menneskeligt sprog og kan komponere strukturerede sætninger, der er relevante og giver mening for brugeren.

Men vi har allerede kort været inde på en af ulemperne ved denne fantastiske teknologi, nemlig hvor den får sine oplysninger fra. Mange brugere filtrerer ikke deres søgning eller justerer indstillingerne i den AI-software, de bruger. Chatbotterne indsamler f.eks. data fra hele internettet, og LLM kan ikke skelne mellem fakta og fiktion. Det betyder, at du kan få et svar, som ikke er helt sandt.

Hvis chatbotten ikke kender svaret på spørgsmålet, dvs. ikke har de nødvendige oplysninger, vil den finde på noget, der kan lyde sandsynligt og sandt. Et eksempel er nyhedsmediet Fast Company, som spurgte OpenAI's chatbot om Teslas økonomiske år, hvortil chatbotten gav en grundig beskrivelse af regnskabskvartalet - men de fleste af de oplysninger, den gav journalisten, var falske.

• Det understreger, at vi skal være forsigtige, når vi bruger kunstig intelligens, og ikke stole på alt og alle fakta, den serverer for os.

Et andet element, vi bør være forsigtige med, når det gælder store sprogmodeller og AI, er softwaren og brugerfladen. Ligesom enhver anden onlineteknologi kan den have sine sårbarheder, og de vil ofte blive udnyttet, hvis de ikke bliver fikset med det samme af udviklerne.

Vi nævnte filtreringssystemet i softwaren tidligere, og det er kommet langt. Men det er umuligt for programmets udviklere at finde hver eneste fejl og svage kode i softwaren. Det betyder, at hullerne i filtrene vil blive udnyttet, og hackere vil fortsætte med at forsøge at bruge chatbots til at lave ondsindede koder og malware, som de kan sprede på vores enheder.

Den store sprogmodel er et imponerende værktøj, der har skabt grundlaget for en endnu mere imponerende teknologi med kunstig intelligens. Med den fortsatte udvikling af AI og store sprogmodeller når vi måske et punkt, hvor teknologien udelukkende giver os korrekte svar på vores spørgsmål og sjældent begår en fejl, når den hjælper os med vores daglige gøremål.