03-10-2024
LLM modeller: tænk i tre grundlæggende elementer
I den hastigt udviklende verden af teknologi og innovation står virksomhedsledere ofte overfor beslutninger om at implementere nye teknologier. En teknologi, som har fået en stor og velfortjent opmærksomhed er large language models (LLM). Men hvordan fungerer den – et spørgsmål hvis besvarelse enten kan gøres meget simpel – eller meget kompleks.
Vi prøver her at forklare modellen med fokus på de vigtigste elementer: logikken, viden og sprogforståelsen.
1. Logikken
Matematikken bag modellen Når vi taler om logikken i LLM-modeller, refererer vi til den matematiske struktur, der gør det muligt for disse modeller at bearbejde og analysere tekst. I hjertet af en LLM ligger matematiske formler, ofte forklart som et netværk af kunstige neuroner, som arbejder ved hjælp af komplekse beregninger og algebraiske operationer. Disse operationer hjælper med at finde mønstre i data og forstå relationerne mellem forskellige ord og sætninger gennem en omsætning af tekst til matematik – og matematik ind i den træning som modellen har fået. Hvordan virker det? Hver gang modellen modtager input, eksempelvis en tekst, omdannes denne tekst til numeriske repræsentationer – først til tolkens og derefter til vektorer.
Disse numeriske data behandles gennem lag af matematiske funktioner og statistiske analyser, som hjælper modellen med at afgøre, hvilke ord eller begreber der sandsynligvis kommer næste i sætningen, og hvordan de hænger sammen med de tidligere ord. Logikken i en LLM-modellens træning er derfor en lang række matematiske transformationer, hvor data omdannes og bearbejdes, så modellen kan give svar eller udføre en opgave. Denne matematik sikrer, at modellen kan håndtere enorme mængder information og tilpasse sig hurtigt til forskellige input, hvilket er en af grundene til, at LLM-teknologi er så kraftfuld.
2. Viden
Træningen og tokens Viden er et af de fundamentale elementer, der skaber udgangspunkt for enhver LLM-Model. En LLM-model bliver trænet på en massiv mængde tekstdata fra forskellige kilder. Denne træning gør det muligt for modellen at lære de forskellige mønstre og relationer, der eksisterer i sprog, og gennem en matematisk oversættelse, opbygge en forståelse af hvordan tekst, på tværs af kilder, giver mening i en sammenhæng. Hvordan lagres viden i LLM-modeller? Viden lagres i form af tokens og vektorer. Tokens er små enheder af tekst – for eksempel ord eller deler af ord. Når modellen trænes, opdeles teksten i tokens, som derefter tildeles numeriske værdier (vektorer) gennem en proces kaldet embedding. Disse vektorer repræsenterer den semantiske betydning af hvert token i et høj-dimensionelt rum. Ved at analysere mængden af tekst, modellen er blevet trænet på, grupperer den langsomt, men sikkert de meget store tal som vektorer består af i mønstre.
Disse mønstre opstår ud fra den træning man giver modellen og består af enorme mængder af tal. Det er vigtigt at forstå, at modellerne IKKE gemmer de træningsdata der er benyttet som klar tekst, men alene bruger træningsdata til at ”flytte”/”justere” på de matematiske repræsentationer den indeholder. Dette betyder, at LLM-modeller ikke nødvendigvis "forstår" information på samme måde som mennesker – også selv om det kan virke rigtigt logisk, men i stedet arbejder ud fra mønstre og relationer i data, baseret på matematik. Det kan være både en fordel og en udfordring, når man implementerer LLM-teknologi i forretningsbeslutninger, især hvis man bruger den viden som modellen har direkte.
3. Sprogforståelsen
Kombinering af viden og logik Sprogforståelsen i LLM-modeller opstår, når den viden, modellen har opbygget gennem sin træning, kombineres med logikken (den matematiske proces), som gør det muligt at bearbejde og analysere tekst. Dette skaber en avanceret form for forståelse, hvor modellen kan forstå konteksten af ord og sætninger, forudsige, hvad der kommer næste gang, og generere relevante svar. Sprogforståelsen er et væsentligt element, da både de instrukserne en model får – og den bearbejdning den udfører, sker på baggrund af den ”sproggruppe” den har opbygget gennem sin træning. Desto mere ”upræcis” = lille sproggruppe = resultatet af få materialer på det pågældende sprog man har, desto dårligere et udgangspunkt har modellen for at forstå og løse den opgave den har fået.
Hvordan fungerer det i praksis?
Når en bruger indtaster en tekst i en LLM, anvender modellen både logik og viden for at bearbejde inputtet. Modellen benytter sin viden (opbygget gennem træningen) til at forstå, hvad der bliver sagt, og dens logiske struktur til at analysere og generere svar. Eksempelvis, hvis du beder en LLM om at skrive en rapport om et forretningsemne, vil modellen bruge sin viden fra træningen til at forstå, hvilke relevante begreber der skal inkluderes, og anvende logikken til at sammensætte en sammenhængende og meningsfuld tekst. Det er her, teknologien virkelig begynder at udmærke sig i opgaver, der kræver både kreativitet og præcision.
Hvorfor er det relevant?
For virksomhedsledere er det vigtigt at forstå disse tre elementer, fordi de påvirker, hvordan LLM-teknologi kan bruges i forretningssammenhænge og hvilke opgavetyper den med fordel kan understøtte. Ved at forstå de grundlæggende principper bag modellerne samt hvor ”udbyggede de er”, kan man hurtigere beslutte hvilke opgavetyper der skal satses på, samt hvordan man sikre de bedste instrukser.
Opsummering
LLM-teknologi er et kraftfuldt værktøj, men for at kunne udnytte dens potentiale i en forretningskontekst er det afgørende at forstå de tre grundlæggende elementer, der driver teknologien: logikken (den matematiske proces), viden (træningsdataene) og sprogforståelsen (kombinationen af viden og logik). Ved at forstå disse elementer kan virksomhedsledere træffe mere informerede beslutninger om, hvordan LLM-modeller kan implementeres effektivt, og hvad man kan forvente af deres præstationer. Teknologiens muligheder er store, men den kræver også en vis forståelse for, hvordan den fungerer, for at kunne udnytte dens fulde potentiale i din organisation.