LLM (Large Language Models): Guide till ChatGPT & AI

Large Language Models (LLMs) är en typ av AI som kan förstå och skapa text. Den mest kända modellen är GPT, som är hjärnan bakom ChatGPT.

Trots att tekniken är avancerad har den snabbt blivit en del av vår vardag. Verktyg som ChatGPT och Copilot hjälper oss redan att skriva och koda. Men hur fungerar det egentligen?

I den här guiden går vi igenom tekniken bakom modellerna och hur du kan använda dem praktiskt.

Olika typer av språkmodeller

Det finns flera olika sorters språkmodeller (LLMs). De är bra på olika saker.

GPT (Generative Pre-Trained Transformer) är byggd för att skapa text. Den fungerar genom att hela tiden gissa vilket ord som ska komma härnäst. Det gör den perfekt för att skriva blogginlägg, e-post eller kod.

BERT är en annan känd modell. Den är istället tränad för att förstå sammanhang djupt. Den läser texten både framlänges och baklänges samtidigt. Det gör den expert på att hitta information i text, som att plocka ut namn eller företag ur ett dokument.

Vill du veta skillnaden på AI och maskininlärning? Läs vår guide om begreppen inom AI.

Hur fungerar en LLM?

Språkmodeller bygger på så kallade neurala nätverk. Man kan likna det vid en digital hjärna med många lager. För att förstå hur den "tänker" behöver vi titta på några viktiga byggstenar.

Transformers

Tekniken som förändrade allt heter Transformer. Innan den fanns hade datorer svårt att hänga med i långa texter.

Det unika med Transformers är en metod som kallas "self-attention". Det betyder att modellen kan väga ordens betydelse mot varandra, oavsett var i meningen de står. Den förstår att ordet "bank" betyder olika saker i "sitta på en bank" och "låna pengar på en bank". Detta gör att texten den skapar hänger ihop logiskt.

Encoder och Decoder

Inuti en Transformer finns ofta två delar: en Encoder och en Decoder.

1. Encodern är läsaren. Den tar din text och översätter den till ett språk datorn förstår. Den skapar en karta över vad texten betyder.
2. Decodern är skribenten. Den använder kartan för att skapa ny text, ord för ord.

Vissa modeller, som BERT, använder bara Encodern för att analysera text. Andra, som GPT, använder främst Decodern för att skriva text.

Embeddings

Hur förstår datorn ord? Svaret är Embeddings.

Datorer kan inte läsa bokstäver, de förstår bara siffror. Embeddings är en lista med siffror som representerar ett ords betydelse.

Det smarta är att ord med liknande betydelse får liknande siffror. Ord som "kung" och "drottning" hamnar nära varandra i datorns siffervärld. Datorn kan till och med räkna med orden, ungefär som matematik: Kung - Man + Kvinna = Drottning. Det är så modellen förstår relationer och nyanser i språket.

Vad kan du använda LLMs till?

Möjligheterna är nästan oändliga. Här är några konkreta sätt företag använder tekniken idag:

1. Effektivare kundsupport

Många företag låter AI svara på enkla frågor från kunder. Det avlastar personalen som kan fokusera på svårare ärenden. En AI tröttnar aldrig och svarar direkt, dygnet runt.

2. Analys av dokument

Har ni massor av avtal eller rapporter? En LLM kan snabbt läsa igenom dem och plocka ut viktig information. Den kan sammanfatta 50 sidor text till en kort punktlista på några sekunder.

3. Skapa innehåll

Marknadsavdelningar använder AI för att skriva utkast till texter, inlägg till sociala medier eller produktbeskrivningar. Det sparar tid och ger inspiration.

4. Personlig assistent

Som individ kan du använda AI för att planera din dag, svara på mail eller brainstorma idéer. Det blir som en smart assistent som hjälper dig att fokusera på det som är viktigt.

Sammanfattning

Stora språkmodeller som GPT har förändrat spelplanen. Genom tekniker som Transformers och Embeddings kan datorer nu förstå och skapa text på en nivå som liknar en människas.

Oavsett om du vill effektivisera arbetet, förbättra kundservicen eller bara få hjälp i vardagen, så finns det stora vinster att hämta. Det är inte längre science fiction – det är verktyg du kan börja använda idag.