Hoe taalkundige modellen werken: een stapsgewijze handleiding
Ik krijg vaak vragen over wat LLM’s zijn en hoe ze werken. In deze blog zal ik de onderliggende principes van LLM’s uitleggen, hun belangrijkste kenmerken samenvatten en het proces in eenvoudige stappen toelichten. Daarnaast heb ik nuttige tips opgenomen over hoe je LLM’s veilig kunt gebruiken. Er is ook een infographic die je kunt downloaden voor eenvoudige referentie en voor elk doeleinde kunt gebruiken.
Taalkundige modellen (LLM’s) begrijpen
Taalkundige modellen, of LLM’s, zoals OpenAI’s ChatGPT, Google’s PaLM 2 en Cohere, zijn geavanceerde hulpmiddelen die menselijke taal op een natuurlijke manier begrijpen en erop reageren. Ze zijn getraind op grote datasets en maken gebruik van geavanceerde algoritmen om duidelijke en logische antwoorden te geven op een breed scala aan vragen.
Hoewel het eenvoudig lijkt om een bericht te typen en een antwoord te ontvangen, vinden er veel stappen achter de schermen plaats om dit mogelijk te maken. Deze modellen analyseren de context van je bericht, voorspellen de beste reacties en leren van elke interactie om hun antwoorden in de loop der tijd te verbeteren.
Hoe LLM’s werken
Hieronder volgt een uiteenzetting van hoe LLM’s werken, vanaf het moment dat je een bericht typt tot het moment dat je een antwoord ontvangt:
- Invoer: Je bericht ontvangen
Het proces begint wanneer je een bericht of vraag typt. Dit bericht wordt “invoer” genoemd, en het is wat het taalmodel zal analyseren om een passend antwoord te genereren. - Tokenisatie: Je bericht opdelen
Om de invoer efficiënter te begrijpen, breekt het model deze op in kleine onderdelen, zogenaamde “tokens”. Tokens kunnen hele woorden, woorddelen of zelfs individuele tekens zijn. Dit tokenisatieproces helpt het model om elk tekstfragment op een beheersbare manier te analyseren. - Contextbegrip: De tokens interpreteren
Nadat de invoer is getokeniseerd, interpreteert het model deze tokens door hun context te onderzoeken. Context is cruciaal, want hierdoor kan het model de betekenis achter de woorden begrijpen. Als je een doorlopend gesprek voert, zal het model de context van eerdere berichten gebruiken om accuratere en relevantere antwoorden te geven. - Modelverwerking: Analyseren met een neuraal netwerk
De tokens worden vervolgens ingevoerd in een groot neuraal netwerk, een soort kunstmatige intelligentie (AI)-systeem dat is getraind op enorme hoeveelheden data. Dit netwerk is ontworpen om het volgende tekstgedeelte te voorspellen op basis van de invoer. Dit is de kern van hoe het model “besluit” wat het zal zeggen, met behulp van waarschijnlijkheden om de meest waarschijnlijke reeks woorden te bepalen. - Antwoord genereren: Stap voor stap elk woord voorspellen
Met de invoer en context in gedachten, begint het model een antwoord te genereren, één token tegelijk. Elke token wordt voorspeld op basis van wat eraan voorafging, zodat het model een antwoord stapsgewijs opbouwt totdat het een volledige zin of alinea vormt die aansluit bij de invoer. - Detokenisatie: Tokens omzetten in tekst
Nadat een antwoord is gegenereerd in de vorm van tokens, voegt het model deze tokens weer samen tot leesbare tekst. Dit proces, bekend als “detokenisatie”, transformeert de reeks tokens terug naar menselijk leesbare taal, zodat het antwoord natuurlijk en helder overkomt. - Filtering: Zorgen voor veilige en respectvolle output
Voordat het antwoord naar je wordt teruggestuurd, gaat het door een filterproces. Deze stap controleert de inhoud op veiligheid en kwaliteit, om ervoor te zorgen dat deze passend, respectvol en vrij van schadelijke taal is. Filtering helpt te voorkomen dat het model antwoorden genereert die mogelijk aanstootgevend of onveilig kunnen zijn. - Output: Het antwoord afleveren
Ten slotte wordt het gefilterde antwoord naar je teruggestuurd, verschijnend in de chatinterface. Je kunt het antwoord lezen, het gesprek voortzetten of verder vragen stellen naar believen. - Feedback Loops: Verbeteren door gebruikersinteracties
Hoewel taalmodellen niet in real-time leren van individuele gesprekken, wordt feedback van gebruikers op grote schaal verzameld en geanalyseerd. Deze feedback helpt ontwikkelaars om het model gaandeweg te verfijnen, waardoor de nauwkeurigheid, relevantie en algehele prestaties verbeteren. - Continu leren: Bijwerken met nieuwe data
Taalmodellen worden periodiek bijgewerkt met nieuwe data om actueel te blijven. Deze updates helpen het model relevant te blijven met de nieuwste trends, woordenschat en onderwerpen, waardoor het beter in staat is om een breed scala aan invoer te begrijpen en erop te reageren.
Dit volledige proces, zoals hierboven beschreven, stelt taalmodellen in staat om op natuurlijke wijze met je te communiceren. Ze maken gebruik van complexe verwerking en uitgebreide training om antwoorden te geven die coherent, relevant en behulpzaam zijn. Het resultaat is een soepele gebruikerservaring, waardoor je kunt deelnemen aan gesprekken, vragen kunt stellen of informatie kunt zoeken over een breed scala aan onderwerpen — allemaal aangedreven door geavanceerde AI-systemen die achter de schermen opereren.
Door deze stappen te begrijpen, krijg je inzicht in de indrukwekkende technologie die taalmodellen in staat stelt om menselijke taal op een zinvolle manier te “begrijpen” en erop te reageren.
Klik hier om een infographic te zien die de bovenstaande stappen samenvat. Let op dat deze infographic in het Engels is geschreven.
Veilig blijven bij het gebruik van LLM’s
Hoewel LLM’s zoals ChatGPT geen persoonlijke informatie tussen interacties bewaren, overweeg om voorzichtig te zijn bij het gebruik ervan, vooral bij online en publiek beschikbare modellen. Het delen van gevoelige informatie, zoals je volledige naam, adres of financiële gegevens, kan worden opgeslagen of gebruikt om het model te verbeteren, wat privacyzorgen oproept. Als je niet voorzichtig bent, loop je het risico op blootstelling van je persoonlijke gegevens, wat kan leiden tot ernstige problemen zoals identiteitsdiefstal of financiële fraude.
Om je privacy te beschermen, overweeg om geen identificeerbare informatie te delen en weg te blijven van gevoelige onderwerpen. Gebruik algemene termen bij het stellen van vragen en overweeg om anonieme gebruikersnamen te gebruiken in plaats van je echte naam. Wees voorzichtig bij het bespreken van specifieke details die naar jou kunnen leiden, zoals je baan of dagelijkse routine. Controleer altijd het privacybeleid van het platform dat je gebruikt om ervoor te zorgen dat zij passende maatregelen voor gegevensbescherming hebben getroffen.
Het is vooral belangrijk om de persoonlijke informatie die je deelt te beperken bij het gebruik van online en publiek beschikbare LLM’s, aangezien deze platforms mogelijk niet hetzelfde beveiligingsniveau hebben als privéplatforms. Zelfs ogenschijnlijk onschadelijke details kunnen worden samengevoegd om meer over jou te onthullen dan je bedoeld had. Zorg ervoor dat je je afmeldt wanneer je klaar bent met het gebruik van de dienst en overweeg om gevoelige informatie niet te benaderen via openbare wifi-netwerken. Door deze tips op te volgen, kun je LLM’s gebruiken en tegelijkertijd je persoonlijke gegevens veilig houden.
Je gegevens beschermen bij het gebruik van LLM’s
Om je gegevens te beschermen bij het gebruik van LLM’s, overweeg om te kiezen voor privémodellen die zich richten op gebruikersprivacy en -beveiliging. Deze modellen vereisen vaak een maandabonnement, maar hebben duidelijk beleid om je informatie veilig te houden. Het is belangrijk om de overeenkomsten en privacyverklaringen door te lezen om er zeker van te zijn dat je gegevens niet worden gebruikt voor training of gedeeld met anderen. Deze kennis helpt je je veiliger te voelen bij het gebruik van het model.
Een andere effectieve manier om je privacy te beschermen, is om LLM’s offline op je eigen computer te gebruiken. Het lokaal uitvoeren van een LLM stelt je in staat je gegevens volledig te beheersen, waardoor de risico’s die verband houden met online interacties, zoals datalekken of onbevoegde toegang, worden verminderd. Veel offline modellen bieden ook de mogelijkheid om privacyinstellingen aan te passen aan je behoeften. Voor meer informatie over dit onderwerp, klik hier voor open source offline LLM-modellen die je gratis kunt installeren.
Je dient verder je ook bewust te zijn dat het gebruik van LLM’s je meningen en zoekopdrachten kan beïnvloeden. Voor meer informatie over dit onderwerp, klik hier.
Voorbeelden
Laten we het proces stap voor stap doorlopen, met behulp van een voorbeeld om te laten zien hoe deze modellen tekst begrijpen en reacties genereren die vaak erg menselijk lijken. Dit zal meer duidelijkheid geven over hoe taalmodellen werken, waarbij elke fase, vanaf het moment dat jij je invoer typt tot aan de uiteindelijke output die je ontvangt, wordt benadrukt.
1. Invoer: Het begint allemaal wanneer je een bericht of vraag typt. Dit wordt de invoer genoemd en vertelt het model waar je over wilt praten. Als je bijvoorbeeld typt: “Wat veroorzaakt klimaatverandering?”, weet het model dat jouw vraag over milieuwetenschappen gaat en dat deze moet worden verwerkt.
2. Tokenisatie: Vervolgens breekt het model je invoer af in tokens. Tokens zijn gewoon kleine delen van de tekst, zoals volledige woorden, woorddelen of zelfs enkele letters. Dus “Wat veroorzaakt klimaatverandering?” zou kunnen worden opgesplitst in tokens zoals [“Wat,” “veroorzaakt,” “klimaat,” “verandering”]. Door de tekst op deze manier op te splitsen, kan het model elk onderdeel afzonderlijk beter begrijpen, zelfs voor complexe of onbekende woorden.
3. Begrijpen van de context: Na het tokeniseren begint het model de context van de vraag te begrijpen. Het kijkt niet alleen naar elk woord afzonderlijk, maar overweegt ook hoe ze samen passen. Als er eerder berichten in het gesprek waren, houdt het daar ook rekening mee om misverstanden te voorkomen. Als je bijvoorbeeld al over wetenschap had gesproken, weet het model dat “klimaatverandering” verwijst naar milieuwetenschappen, niet naar iets anders.
4. Modelverwerking: Nu gaat het model over op het intensiefste deel van het proces, genaamd neurale netwerkverwerking. Het model gebruikt zijn training – miljoenen patronen en verbindingen die het heeft geleerd uit enorme hoeveelheden tekst – om de beste antwoorden op jouw vraag te voorspellen. Voor “Wat veroorzaakt klimaatverandering?” zal de modelverwerking waarschijnlijk termen als “broeikasgassen,” “koolstofemissies” of “ontbossing” naar boven halen, omdat het deze zinnen in verband met klimaatverandering heeft “gezien” in zijn training.
5. Genereren van een reactie: Op basis van deze verwerking begint het model zijn antwoord woord voor woord op te bouwen. Het voorspelt één woord tegelijk, met behulp van waarschijnlijkheden, om een vloeiend en logisch antwoord te creëren. Het zou dus kunnen beginnen met “De oorzaken van klimaatverandering zijn onder andere…” en doorgaan met het toevoegen van waarschijnlijke woorden totdat het een volledig en logisch antwoord heeft.
6. Detokenisatie: Nadat de reactie in tokens is opgebouwd, zet het model deze tokens weer om in leesbare tekst. Tokens zoals [“De,” “oorzaken,” “van,” “klimaat,” “verandering,” “zijn,” “onder,” “andere,” “broeikasgassen”] worden gecombineerd tot de zin: “De oorzaken van klimaatverandering zijn onder andere broeikasgassen en koolstofemissies.” Deze stap zorgt ervoor dat de reactie natuurlijk klinkt en eruitziet.
7. Filtering: Zodra de reactie is gegenereerd, controleert het model deze via een filter om ervoor te zorgen dat deze veilig en passend is. Dit is een ingebouwde beveiliging om te voorkomen dat aanstootgevende, schadelijke of onjuiste antwoorden naar jou worden gestuurd. Als iemand bijvoorbeeld een ongepaste vraag zou stellen, zou het filter het model kunnen aanzetten om op een veilige en respectvolle manier te reageren of bepaalde onderwerpen te vermijden.
8. Output: Na de filtering wordt de reactie op jouw scherm weergegeven als de output. Dit is het uiteindelijke antwoord op jouw vraag. Het model zou bijvoorbeeld op de vraag “Wat veroorzaakt klimaatverandering?” kunnen antwoorden: “De belangrijkste oorzaken van klimaatverandering zijn broeikasgassen, ontbossing en industriële activiteiten.”
9. Feedback Loops: Hoewel het model niet direct leert van elk individueel gesprek, wordt gebruikersfeedback in de loop van de tijd verzameld om toekomstige reacties te verbeteren. Als veel gebruikers bijvoorbeeld meer gedetailleerde antwoorden vragen, kunnen ontwikkelaars toekomstige versies uitgebreider maken.
10. Continue learning: Ten slotte gaat het model regelmatig door updates om up-to-date te blijven. In de loop van de tijd voegen ontwikkelaars nieuwe gegevens toe om ervoor te zorgen dat het model op de hoogte is van recente gebeurtenissen, nieuwe termen en veranderende taalpatronen. Als er bijvoorbeeld een nieuwe ontdekking is gedaan in de klimaatwetenschap, zullen toekomstige updates van het model deze informatie bevatten, zodat het kan reageren met de meest recente feiten.
Hier volgt nogmaals een kort overzicht van het bovenstaande voorbeeld:
- Invoer: Je typt “Wat veroorzaakt klimaatverandering?”. Dit start het proces door het model een duidelijke vraag te geven.
- Tokenisatie: Het model splitst je invoer op in onderdelen, of “tokens”, zoals [“Wat”, “veroorzaakt”, “klimaat”, “verandering?”]. Dit helpt het model elk deel van de vraag te verwerken.
- Begrijpen van de context: Het model herkent dat je een vraag over milieuwetenschappen stelt, dus het zoekt naar gerelateerde informatie over klimaatonderwerpen.
- Modelverwerking: Met behulp van patronen die het heeft geleerd uit enorme hoeveelheden tekst, verwerkt het model de vraag om relevante antwoorden te vinden. Het identificeert sleutelideeën, zoals “broeikasgassen” en “koolstofemissies”, als waarschijnlijke verklaringen.
- Genereren van een reactie: Het model begint zijn antwoord woord voor woord op te bouwen, waarbij het de meest relevante termen voorspelt. Het vormt een volledig en logisch antwoord.
- Detokenisatie: Het model zet de tokens weer om in leesbare tekst, waardoor er een vloeiend antwoord ontstaat dat voor jou zinvol is.
- Filtering: Het antwoord wordt gecontroleerd om ervoor te zorgen dat het passend, veilig en respectvol is.
- Output: Je ontvangt het uiteindelijke antwoord: “De belangrijkste oorzaken van klimaatverandering zijn broeikasgassen en koolstofemissies.”
- Feedback-lus: In de loop van de tijd helpt feedback van gebruikers ontwikkelaars om toekomstige reacties te verbeteren.
- Continue learning: Het model wordt regelmatig bijgewerkt met nieuwe gegevens om op de hoogte te blijven van recente informatie.
De impact van AI
Natuurlijk is er veel meer te bespreken over de impact die LLM’s en AI zullen hebben op onze samenleving, bedrijven en overheid. Ik zal meer gerelateerde onderwerpen behandelen in de aankomende blogs, dus blijf op de hoogte voor verdere inzichten.
You may also like
Handige AI-tools
Hoe een mix van technologieën de toekomst vormgeeft
