LLM-taalmodellen: wat ze zijn en hoe ze werken

De grote taalmodellen, of LLMZe zijn onze gesprekken binnengeslopen, net zoals smartphones dat destijds deden: bijna ongemerkt hebben ze de manier waarop we werken, informatie zoeken en met technologie communiceren volledig veranderd. Ze vormen de basis van tools zoals ChatGPT, Gemini, Claude en Copilot, en ze liggen aan de basis van bijna elke moderne slimme assistent.

Als je jezelf ooit hebt afgevraagd Wat is een LLM precies, en hoe werkt het intern?Waarin verschilt het van klassieke AI-modellen, of waarom wordt er zoveel gesproken over parameters, tokens, contextvensters of kwantisering? Hier vindt u een diepgaande uitleg, maar in een heldere en toegankelijke taal, zonder aan technische nauwkeurigheid in te boeten.

Wat is een LLM-taalmodel?

Un LLM (groot taalmodel) Het is een kunstmatig intelligentiemodel gebaseerd op deep learning dat getraind is op enorme hoeveelheden tekst om in staat te zijn tot... Het begrijpen, genereren en transformeren van menselijke taal. met een vloeiendheid die sterk lijkt op die van een mens.

Een LLM is in wezen een systeem dat, gegeven een invoertekst, Voorspel wat het volgende tekstfragment zou moeten zijn. (token) gebaseerd op patronen die het heeft geleerd door miljarden voorbeelden te lezen: boeken, artikelen, websites, technische documentatie, gesprekken, code en andere tekstuele bronnen.

Het woord “groot” (grande) Het verwijst zowel naar de hoeveelheid trainingsdata als naar aantal parameters Het model heeft honderden miljoenen, miljarden of zelfs honderden miljarden parameters die bepalen hoe het model op elke invoer reageert.

In tegenstelling tot klassieke, op regels gebaseerde of eenvoudige statistische systemen, zijn LLM's in staat tot om diepe relaties in taal vast te leggenZe begrijpen nuances, context, ironie tot op zekere hoogte, complexe instructies en veel rijkere redeneerstructuren.

Van GPT en transformatoren tot moderne LLM's

Als we het hebben over modellen zoals GPT-4Claude of lama, we hebben het eigenlijk over LLM's gebaseerd op de Transformer-architectuur, gepresenteerd in 2017 in het beroemde artikel "Attention Is All You Need". Deze architectuur betekende een keerpunt in de natuurlijke taalverwerking.

stands GPT Ze staan ​​voor "Generative Pre-trained Transformer": dat wil zeggen, een model generatief (produceert nieuwe inhoud), vooraf getraind (het wordt eerst massaal getraind met grote tekstcorpora) en is gebaseerd op een transformator, de neurale netwerkarchitectuur die moderne LLM's mogelijk maakt.

Wat Transformers onderscheidt van oudere modellen, zoals terugkerende neurale netwerken (RNN's), is dat ze volledige tekstreeksen parallel verwerken Dankzij de aandachtgerichte aanpak, in plaats van stap voor stap en in een strikt sequentiële volgorde te werk te gaan, is de training veel efficiënter en schaalbaarder.

Moderne LLM-programma's hebben dit idee tot het uiterste doorgevoerd: modellen met miljarden parametersGetraind met enorme hoeveelheden tekst, in staat om in veel taaltaken de menselijke prestaties te benaderen en klassieke systemen te overtreffen in vertaling, samenvatting, codegeneratie of analyse van grote hoeveelheden tekst.

Tokens: de kleinste eenheid die een LLM "ziet".

Voor een LLM wordt tekst niet behandeld als afzonderlijke letters, noch noodzakelijkerwijs als complete woorden, maar als penningenDit zijn kleine tekstfragmenten die kunnen bestaan ​​uit een kort woord, een deel van een woord, een leesteken of zelfs een spatie.

Bijvoorbeeld het woord "aardbei" kan worden onderverdeeld in tokens "rietje" y "bes"Het model ziet de afzonderlijke letters niet en telt ook niet hoeveel 'r's erin zitten: het ziet alleen die twee blokken. Daarom kan het model een fout antwoord geven als je vraagt ​​hoeveel 'r's er in 'aardbei' zitten; het is niet dat het 'niet kan tellen', maar dat het de letters niet goed kan tellen. Het werkt niet op letterniveau, maar op tokenniveau..

Tijdens de voorverwerking wordt de volledige trainingstekst opgedeeld in tokens, en elk token wordt weergegeven door een numerieke identificatorHet model werkt met reeksen van deze identificatoren, niet met ruwe tekst, waardoor het op een systematische manier met elke taal of taalmengeling kan omgaan.

Inbeddingen en vectorrepresentaties

Nadat de tekst in tokens is verdeeld, wordt elk token omgezet in een numerieke vector genaamd inbeddingDit is een wiskundige weergave van de betekenis en het gebruik ervan in verschillende contexten.

Deze embeddings zijn hoogdimensionale vectoren waarbij elke component een semantisch of syntactisch aspect vastlegt: tokens die in vergelijkbare contexten voorkomen Uiteindelijk blijken ze in die vectorruimte nauwe representaties te hebben. Zo zullen concepten als 'hond' en 'blaf' veel dichter bij elkaar liggen dan 'blaf' en 'boom' wanneer de context betrekking heeft op huisdieren.

Naast het weergeven van betekenis voegen de modellen het volgende toe: positionele coderingendie de positie in de reeks aangeven waar elk token voorkomt. Op deze manier weet het model niet alleen welk token aanwezig is, maar ook waarin verschijnt en hoe het zich verhoudt tot de andere elementen in de zin.

De interne motor: Transformer-architectuur en zelfzorg

Het hart van een moderne LLM is het transformatorennetwerk, dat is opgebouwd met meerdere lagen kunstmatige neuronenIn elke laag worden de input-embeddings getransformeerd, waardoor steeds rijkere en contextuelere representaties van de tekst ontstaan.

Het belangrijkste onderdeel is het mechanisme van zelfaandachtDit stelt het model in staat om te "beslissen" aan welke delen van de tekst meer aandacht moet worden besteed bij het verwerken van elk token. Dit gebeurt door elke embedding te projecteren op drie vectoren: zoekopdracht, sleutel en waarde, verkregen met behulp van gewichtsmatrices die tijdens de training zijn aangeleerd.

De query geeft aan waarnaar een token "zoekt", de sleutel legt de informatie vast die elk token "biedt", en de waarde bevat de representatie die op gewogen wijze wordt gecombineerd. Het model berekent overeenkomstscores tussen zoekopdrachten en sleutels om te bepalen welke tokens relevant zijn voor elke positie.

Deze scores worden genormaliseerd om te verkrijgen let op pesosDeze waarden geven aan hoeveel informatie elk token (via de waarde ervan) bijdraagt ​​aan de uiteindelijke weergave van het token. Het model kan zich dus richten op relevante trefwoorden en minder belangrijke termen, zoals lidwoorden of neutrale verbindingswoorden, "negeren" of minder gewicht toekennen.

Dit mechanisme creëert een netwerk van gewogen relaties tussen alle tokens van de reeks, en dat doet het parallel, waardoor de architectuur zeer efficiënt is in vergelijking met traditionele terugkerende netwerken.

Modelparameters, gewichten en capaciteit

LLM-programma's bestaan ​​uit een enorm aantal gewichten of parametersDit zijn interne variabelen die tijdens de training worden aangepast en die bepalen hoe informatie in elke laag wordt getransformeerd.

Een model met 7 miljard parameters (7.000B) wordt binnen de wereld van LLM's als relatief klein beschouwd, terwijl een model met 70 miljard (70.000B) al in de categorie 'groot' valt, en modellen met meer dan 400.000 miljard parameters ware kolossen zijn die een enorme complexiteit vereisen. Hardware-infrastructuur voor datacenters.

In de praktijk is het aantal parameters een ruwe maatstaf voor de “intellectuele capaciteit” van het modelHoe meer parameters, hoe complexer de taalpatronen die het kan leren en hoe geavanceerder de redenering kan worden. Groter is echter niet altijd beter voor alle toepassingen: datakwaliteit, architectuur en finetuning spelen ook een rol.

De kleinere modellen, de zogenaamde kleine LLMZe zijn ideaal voor gebruik op apparaten met beperkte resources of in lokale omgevingen, waarbij een deel van het redeneervermogen wordt opgeofferd ten gunste van... lichtheid en privacy.

Hoe leid je een LLM-student op?

De LLM-opleiding houdt in dat je enorme hoeveelheden tekst moet lezen en moet leren om voorspel het volgende token uit een reeks die is gebaseerd op de voorgaande. Tijdens dit proces wordt het model geconfronteerd met miljoenen of miljarden voorbeelden die zijn geëxtraheerd uit de trainingsdataset.

Bij elke stap genereert het model een voorspelling voor het volgende token; vervolgens wordt die voorspelling vergeleken met het werkelijke token en een verliesfunctie die de fout kwantificeert. De modelgewichten worden vervolgens bijgewerkt met behulp van backpropagatie en gradiëntafdalingwaarbij elke parameter enigszins wordt gecorrigeerd om die fout te verminderen.

Deze lus van voorspellen, de fout meten en bijsturen Dit proces wordt herhaaldelijk uitgevoerd totdat het model convergeert naar een set gewichten waarmee het coherente tekst kan genereren met goede grammatica, enig redeneervermogen en feitelijke kennis die uit de data is opgedaan.

Bij modellen zoals GPT-4 en latere modellen wordt aan deze omvangrijke training vervolgens een extra fase toegevoegd. Reinforcement learning met menselijke feedbackwaarbij mensen (en soms andere modellen) reacties evalueren en helpen het gedrag aan te passen om beter aan te sluiten bij menselijke voorkeuren, waarbij giftige, onjuiste of ongepaste reacties zoveel mogelijk worden vermeden.

Het schrijfproces: hoe een LLM-student schrijft

Wanneer je interactie hebt met een LLM (bijvoorbeeld door een prompt in te typen in een chatbot), is het interne proces een soort van Supersnelle automatische vullingDe tekst die je schrijft, wordt getokeniseerd, omgezet in embeddings en door de transformatielagen geleid.

Laag voor laag past het model deze embeddings aan, rekening houdend met de context en de relaties tussen tokens dankzij zelfaandacht. Uiteindelijk produceert het een waarschijnlijkheidsverdeling over alle mogelijke tokens die hierna zouden kunnen komen.

Op basis van die verdeling selecteert het systeem het volgende token. een steekproefstrategie wat min of meer deterministisch kan zijn. Als de temperatuur Als de waarde op 0.0 is ingesteld, zal het model bijna altijd voor het meest waarschijnlijke token kiezen, wat zeer stabiele en weinig creatieve antwoorden oplevert, ideaal voor code- of numerieke taken.

Bij hogere temperaturen (0,8 – 1,0) wordt de keuze riskanter: het model Verken minder voor de hand liggende maar meer gevarieerde tokens.Dit leidt tot creatievere reacties, die nuttig zijn voor brainstormsessies, het schrijven van verhalen of reclame. Als de temperatuur te hoog wordt (boven ~1,5), kan de output onsamenhangend worden, met warrig gebrabbel of onzinnige zinnen.

Dit proces wordt token voor token herhaald: elk nieuw token wordt toegevoegd aan de invoerreeks en het model herberekent de uitvoer, totdat een maximale lengte of een speciaal voltooiingstoken is bereikt.

Contextvenster: het kortetermijngeheugen van het model

Een belangrijk aspect van de LLM-ervaring is de contextvensterDat is het maximale aantal tokens dat het in één oogopslag kan verwerken. In de praktijk is het het kortetermijngeheugen.

De eerste modellen werkten met contextvensters van ongeveer 4.000 tokens, wat ruwweg overeenkomt met 3.000 woorden tekst. Met die capaciteit kon het model relatief korte gesprekken of documenten van gemiddelde lengte verwerken, maar het raakte de draad kwijt bij langdurige analyses.

Recente topmodellen kunnen dit al aan. honderdduizenden of zelfs miljoenen tokensDit maakt het mogelijk om complete boeken, uitgebreide technische documentatie en grote kennisbanken te uploaden, waardoor de LLM kan functioneren als een analyseer je eigen documenten zonder de oorspronkelijke context te verlaten.

Het contextvenster is geen permanent geheugen: wanneer het overschreden wordt, moeten delen van de tekst worden samengevat of weggelaten. Maar binnen die marge is het vermogen om de samenhang te bewaren en te onthouden wat er eerder is gezegd, een van de factoren die de kwaliteit van de interactie het meest bepalen.

Soorten modellen: gesloten, open en niche

Het LLM-ecosysteem is gefragmenteerd geraakt in verschillende modellen met zeer uiteenlopende filosofieën. Enerzijds zijn er de gesloten of eigen modellen, zoals GPT, Gemini of Claude, ontwikkeld door grote bedrijven en aangeboden als clouddiensten.

Deze modellen zijn doorgaans het krachtigst qua redeneervermogen, omvang en contextbereik, en ze draaien op supercomputers met gespecialiseerde GPU'sIn ruil daarvoor functioneren ze als "black boxes": hun exacte architectuur is onbekend, de details van hun trainingsgegevens zijn onbekend en er is geen volledige controle over het gebruik van de gegevens die u verzendt.

Aan het andere uiterste bevinden zich de modellen. open gewichtenAls Lama 3Mistral of Qwen zijn voorbeelden van modellen waarvan de ontwikkelaars de gewichten van het model publiceren, zodat iedereen ze kan downloaden en op zijn eigen hardware kan uitvoeren. Ze bevatten meestal niet de trainingscode of de originele data, maar ze bieden wel de mogelijkheid om... lokaal en privégebruik zeer flexibel.

Er zijn ook echt projecten open source, zoals OLMo, die niet alleen gewichten delen, maar ook code en, waar mogelijk, datadetails. Deze modellen zijn vooral waardevol voor wetenschappelijk onderzoek, transparantie en audits.

Ten slotte zijn er de nichemodellenZe zijn opgeleid of gespecialiseerd voor specifieke domeinen zoals geneeskunde, recht, programmeren of financiën. Hoewel ze wellicht veel kleiner zijn dan generalistische reuzen, kunnen ze in hun specifieke vakgebied een grote rol spelen. presteren beter dan veel grotere modellen in nauwkeurigheid en bruikbaarheid.

Hoe moet je de "naam" van een model interpreteren?

Als je repositories zoals Hugging Face bekijkt, zie je modelnamen die eruitzien als sleutels van kernwapens, bijvoorbeeld: Llama-3-70b-Instruct-v1-GGUF-q4_k_mElk onderdeel van die naam geeft nuttige informatie over het model.

Het eerste deel, Lama-3, geeft de familie en basisarchitectuur aan, in dit geval het Llama 3-model van Meta. Het nummer 70b Het geeft de omvang aan: 70.000 miljard parameters, wat je een idee geeft van de hardware vereist (zeer krachtige grafische kaarten of servers met veel geheugen).

Het label Instrueren geeft aan dat het model is verfijnd om Volg de instructies op en voer een gesprek. Uiteraard. Als u een LLM als assistent wilt gebruiken, is het essentieel dat de naam "Instruct" of iets dergelijks bevat; anders kan het model zich gedragen als een generieke tekstaanvulling en uw vragen niet goed beantwoorden.

Het fragment GGUF Dit is het bestandsformaat dat vooral gebruikt wordt voor het uitvoeren van modellen op CPU's of Apple-apparaten. Andere formaten zoals EXL2, GPTQ of AWQ zijn doorgaans ontworpen voor NVIDIA GPU's en bieden andere prestatieoptimalisaties.

Tenslotte q4_k_m Het beschrijft het kwantiseringsniveau (in dit geval 4 bits) en de specifieke methode (K-Quants), wat van invloed is op de schijfgrootte, het benodigde geheugen en het kleine precisieverlies dat acceptabel is om het model op meer bescheiden hardware te kunnen uitvoeren.

Kwantisatie: het comprimeren van gigantische hersenen

De allernieuwste modellen in hun originele vorm kunnen een aanzienlijke ruimte innemen. tientallen of honderden gigabytes en vereisen hoeveelheden videogeheugen (VRAM) die de mogelijkheden van een thuis-pc te boven gaan. Dat is waar de kwantisering.

In zijn volledige vorm slaat een LLM zijn gewichten doorgaans op met een precisie van 16 bits (FP16), met veel decimalen die zeer nauwkeurige berekeningen mogelijk maken. Kwantisatie reduceert dit aantal bits, bijvoorbeeld van 16 naar 4, waarbij de waarden worden afgerond zodat nemen veel minder ruimte in beslag en vereisen minder geheugen om te draaien.

Wat verrassend is, is dat bij veel chat-, schrijf- of samenvattingstaken de overgang van 16 naar 4 bits nauwelijks invloed heeft op de waargenomen kwaliteit: recente studies tonen aan dat een model in Q4 de kwaliteit kan behouden. ongeveer 98% van hun praktische redeneervermogen Voor algemeen gebruik, met een gewichtsvermindering tot wel 70%.

Met agressievere kwantiseringsmethoden zoals Q2 of IQ2 kun je enorme modellen in zeer beperkte apparatuur kwijt, maar dat is wel duur: merkbaar verlies aan samenhanglussen, herhalingen of fouten bij meer veeleisende logische taken, met name in de wiskunde en complexe programmering.

Als het uw doel is om delicate technische taken uit te voeren, is het raadzaam om de de hoogste kwantisering die uw hardware ondersteunt (Q6, Q8, of zelfs niet-gekwantificeerd), terwijl voor lichtere taken zoals schrijven of brainstormen Q4 meestal de ideale waarde is voor de meeste gebruikers.

Hardware en VRAM: hoe ver gaat jouw computer?

Om erachter te komen of je een model op je eigen pc kunt draaien, hoef je niet alleen naar het systeem-RAM te kijken, maar moet je ook naar de volgende gegevens kijken: VRAM van je grafische kaartEen handige vuistregel is om de miljarden parameters te vermenigvuldigen met ongeveer 0,7 GB VRAM bij een matige kwantisering.

Bijvoorbeeld een model zoals Bel 3 8B in Q4 Het zal ongeveer 5,6 GB VRAM hebben, wat voor veel huidige gaming-GPU's voldoende is. Een model van 70B-parameters Het vereist mogelijk zo'n 49 GB VRAM, iets wat doorgaans is voorbehouden aan professionele videokaarten of configuraties met meerdere GPU's.

In het huidige ecosysteem bestaan ​​er twee belangrijke hardwarebenaderingen voor lokale AI naast elkaar. Enerzijds de NVIDIAwaarbij RTX GPU's uit de 3000-, 4000- of 5000-serie, die CUDA gebruiken, zeer hoge tekstgeneratiesnelheden bieden, maar met de beperking dat VRAM duur is en in thuisgebruik meestal niet meer dan 24 GB bedraagt.

Aan de andere kant is er de Het pad van AppleMet zijn M2-, M3- of M4-chips en geïntegreerd geheugen kan een Mac met 96 of 192 GB gedeeld geheugen gigantische (gekwantiseerde) modellen laden die onmogelijk op een enkele thuis-GPU zouden passen, hoewel de generatiesnelheid doorgaans lager ligt.

In beide scenario's worden tools zoals LM Studio u Ollama Ze maken het downloaden, configureren en uitvoeren van lokale modellen mogelijk, waardoor je parameters zoals temperatuur, CPU-/GPU-gebruik of geheugen kunt aanpassen zonder ingewikkelde commandoregels te hoeven gebruiken, tenzij je een zeer nauwe integratie met andere programma's nastreeft.

LLM versus andere vormen van generatieve AI

Wanneer je bijvoorbeeld interactie hebt met een afbeeldingsgenerator, wordt je prompttekst eerst verwerkt met een taalmodel Het systeem begrijpt uw ​​verzoek, classificeert de intentie en extraheert de belangrijkste elementen (artistieke stijl, objecten, context, enz.). Deze informatie wordt vervolgens vertaald naar representaties die gebruikmaken van specifieke beeldmodellen.

Hetzelfde geldt voor het genereren van audio of muziekEen LLM (Language Line Manager) kan de tekstuele beschrijving ("maak een rustig stuk met piano en strijkers") begrijpen en omzetten in een structuur die een gespecialiseerd audiomodel vervolgens in geluid omzet.

Bij het genereren van code zijn LLM's direct betrokken: ze worden getraind met grote broncode-opslagplaatsenTechnische documentatie en gebruiksvoorbeelden stellen hen in staat functies te schrijven, fouten uit te leggen, te vertalen tussen programmeertalen, of zelfs kleine spelletjes zoals boter-kaas-en-eieren in C# te ontwerpen op basis van een eenvoudige beschrijving in natuurlijke taal.

Praktische toepassingen van LLM's in het dagelijks leven

LLM's kunnen worden verfijnd voor specifieke taken die hun vermogen om tekst te begrijpen en te genereren maximaliseren, wat leidt tot een steeds groter scala aan toepassingen in persoonlijke en zakelijke omgevingen.

Tot de meest voorkomende toepassingen behoren de conversatie-chatbots zoals ChatGPT, Gemini of Copilot, die fungeren als algemene assistenten die vragen kunnen beantwoorden, concepten kunnen uitleggen, kunnen helpen met huiswerk, e-mails kunnen schrijven of rapporten kunnen opstellen.

Een andere zeer krachtige categorie is die van het genereren van inhoudProductbeschrijvingen voor webshops, reclameteksten, blogartikelen, videoscripts, nieuwsbrieven of berichten voor sociale media, allemaal gegenereerd aan de hand van relatief eenvoudige instructies.

In bedrijven worden LLM's ingezet om Veelgestelde vragen beantwoordenHet automatiseren van een deel van de klantenservice, het classificeren en labelen van grote hoeveelheden feedback (reviews, enquêtes, reacties op sociale media) en het extraheren van inzichten in merkperceptie, terugkerende problemen of mogelijkheden voor verbetering.

Ze blinken ook uit in taken van vertaling en lokalisatieDocumentclassificatie, extractie van relevante informatie, genereren van samenvattingen voor het management en ondersteuning van de besluitvorming door het menselijke team te versterken met snelle analyses van grote hoeveelheden tekst.

Beperkingen en risico's van LLM's

Ondanks hun waarde hebben LLM's aanzienlijke beperkingen waarmee rekening moet worden gehouden om ze verstandig en zonder onrealistische verwachtingen te gebruiken.

Het bekendste voorbeeld is het fenomeen van de hallucinatiesHet model kan informatie genereren die zeer overtuigend klinkt, maar onjuist of inaccuraat is. Dit komt doordat het LLM-model Voorspelt tekst, niet feiten.En als er onvoldoende context is of de opdracht onduidelijk is, vul dan de hiaten op met plausibele, zij het verzonnen, inhoud.

We moeten ook rekening houden met de vooroordelenModellen leren van data die door mensen gegenereerd wordt, met alles wat dat met zich meebrengt: vooroordelen, stereotypen, ongelijkheden en een eenzijdig wereldbeeld. Zonder controle- en afstemmingsmechanismen kan een LLM deze vooroordelen reproduceren of zelfs versterken.

Een andere belangrijke beperking is de prompt afhankelijkheidDe kwaliteit van het antwoord hangt grotendeels af van hoe je het verzoek formuleert: vage instructies leiden tot matige resultaten, terwijl goed geformuleerde aanwijzingen veel nuttigere, nauwkeurigere en concretere antwoorden opleveren.

Ten slotte hebben LLM's geen echt begrip van de wereld: ze missen directe waarneming, ze hebben geen geïntegreerd langetermijngeheugen tenzij er externe systemen worden toegevoegd en tenzij de aanbieder dit mogelijk maakt. Ze hebben geen toegang tot realtime informatie.Hun "kennis" is beperkt tot wat aanwezig was in hun trainingsdata en wat past binnen hun huidige context.

Relatie met het bedrijfsleven en werk

In het bedrijfsleven worden LLM-opleidingen steeds meer geïntegreerd in... CRM, verkooptools, diensten en e-commerceplatforms Om de productiviteit te verhogen en de klantervaring te verbeteren.

Met deze modellen kunt u repetitieve taken automatiseren, zoals het beantwoorden van vergelijkbare e-mails, het opstellen van eerste contractvoorstellen, het samenvatten van telefoongesprekken of vergaderingen, en menselijke agenten begeleiden met realtime reactiesuggesties, zonder uw eigen oordeel te vervangen, maar wel de mechanische belasting aanzienlijk te verminderen.

In marketing en verkoop zijn ze gewend aan klanten beter segmenterenAnalyseer grote hoeveelheden tekstuele data (reviews, vragen, sociale media), personaliseer berichten en ontdek kansen die anders onopgemerkt zouden blijven tussen duizenden interacties.

Deze impact op de werkomgeving doet denken aan die van industriële robots in de productie: eentonig werk wordt verminderd, functieprofielen veranderen en er ontstaan ​​nieuwe functies die zich richten op [het volgende]. AI-systemen ontwerpen, monitoren en integreren. in bestaande processen.

De toekomst van LLM's: multimodaliteit en verbeterde mogelijkheden

De evolutie van LLM's wijst op een toenemende ontwikkeling van modellen. multimodaalHet systeem is in staat om niet alleen tekst, maar ook afbeeldingen, audio en zelfs video op een geïntegreerde manier te verwerken. Op deze manier kan één systeem een ​​gesprek begrijpen, een gescand document analyseren, een grafiek interpreteren en over dit alles tegelijkertijd redeneren.

Sommige modellen worden al getraind met combinaties van tekst, audio en video, wat de weg vrijmaakt voor geavanceerde toepassingen in vakgebieden zoals... autonome voertuigenRobotica of geavanceerde persoonlijke assistenten die niet alleen kunnen lezen, maar ook kunnen "zien" en "horen".

Naarmate de trainingstechnieken worden verfijnd, wordt verwacht dat LLM's (Licensed Lawyers Masters) zullen verbeteren in... nauwkeurigheid, vermindering van vertekening en verwerking van actuele informatieHet integreren van externe verificatiemechanismen en gecontroleerde toegang tot realtime gegevensbronnen.

We zullen ook een consolidatie van hybride modellen zien: combinaties van hoogwaardige gesloten modellen met gespecialiseerde open modellen en lokale tools die het mogelijk maken om de privacy te waarborgen en controle te houden over de meest gevoelige gegevens.

Kortom, LLM-programma's transformeren van een opvallende nieuwigheid naar een volwaardig onderdeel van de maatschappij. basisinfrastructuur voor productiviteitDit geldt zowel voor individuen als voor bedrijven. Inzicht in wat ze kunnen, hoe ze werken en wat hun beperkingen zijn, is essentieel om ze effectief in te zetten zonder meer taken te delegeren dan ze realistisch gezien aankunnen.