En introduktion till LLMs (Large Language Models)

Hur kommer stora språkmodeller, även kända som LLMs, att förändra sättet vi arbetar, lär oss och kommunicerar med varandra?

LLMs har redan idag fått en väsentlig del av vår vardag. Detta har främst skett genom innovativa verktyg som ChatGPT och Copilot. Och detta är faktiskt bara början…

Men vad är det som gör dessa språkmodeller så kraftfulla, och vilka problem kan de lösa? I denna artikeln ska vi ta en närmare titt på LLMs. Vi kommer titta på hur de fungerar, deras användningsområden, och mycket mer.

Vad är en LLM?

Det finns olika typer av Large Language Models (LLMs), men i grunden är de alla designade för att förstå, generera och interagera med mänskligt språk.

Den kanske mest kända modellen är GPT, som står för Generative Pre-Trained Transformer, som bland annat är den språkmodellen som ChatGPT bygger på.

Det finns dock betydligt fler varianter av LLMs med andra användningsområden såsom BERT, PaLM och BART. Det som däremot dessa språkmodeller har gemensamt är att de har tränats för att hantera och bearbeta naturligt språk.

GPT har exempelvis tränats för att generera text genom att hela tiden förutse nästa ord i en text, medan exempelvis BERT är tränad för att urskilja sammanhanget och hur olika ord relaterar till varandra genom att analysera texten från båda hållen (dvs. både från vänster till höger och från höger till vänster).

Detta gör att GPT är väldigt användbar för uppgifter såsom att skriva blogginlägg eller e-postmeddelanden, medan BERT är särskilt användbar för uppgifter som kräver en djup språkförståelse.

Till exempel, är BERT en viktig modell inom NER (Named Entity Recognition), vilket är en uppgift som handlar om att identifiera och klassificera specifika entiteter i en text, såsom namn, platser och organisationer.

Byggstenar för en LLM

Stora språkmodeller använder något som kallas för neurala nätverk, vilket liknar en mänsklig hjärna med många lager och är avgörande för modellernas förmåga att både förstå och skapa text.

Vi kommer däremot inte att fördjupa oss i detaljerna kring neurala nätverk i denna artikeln, utan vi kommer istället att utforska några huvudkomponenter som bidrar till modellernas språkförmåga, transformers, encoders, decoders, och embeddings.

Detta är alla komponenter som spelar en central roll i att ge språkmodellerna unika förmågor att bearbeta och generera språk, och de är en del av det större neurala nätverket.

Transformers

Kärnan i de flesta LLMs, inklusive GPT och BERT, är transformer-arkitekturen, och här pratar vi självklart inte om leksaker eller science fiction-filmer, utan om en banbrytande arkitektur som påverkat hela fältet inom naturligt språkbehandling (NLP).

Det som skiljer transformers från tidigare tekniker är främst något som kallas för "self-attention", vilket är en metod som låter modellen värdera och fokusera på olika delar av en mening för att bättre förstå dess betydelse.

Det innebär i sin tur att modellen kan analysera sammanhang och nyanser i språket på ett djupare plan, vilket möjliggör förståelsen och skapandet av mer sammanhängande och relevanta texter. Hur detta går till rent praktiskt kommer vi däremot inte gå in på i denna artikeln.

Encoder och Decoder

När vi dyker djupare in i transformer-arkitekturens kärna hittar vi i sin tur två nyckelkomponenter, encoders och decoders, vilket bland annat förklarar hur vissa modeller som BERT och GPT fungerar och skiljer sig åt.

Encodern ansvarar för att bearbeta och omvandla den text vi matar in till en form som en dator kan förstå och hantera. Den analyserar texten och skapar en intern representation av den, så kallade embeddings, vilket kan liknas vid ett slags språkligt fingeravtryck. Denna process gör det möjligt för maskinen att "förstå" innehållet på ett djupare plan.

Decoderdelen, å andra sidan, tar denna interna representation och använder den sedan för att generera ny text. I modeller som GPT, som fokuserar på att producera text, är det decodern som står i rampljuset. Det är den som gör det möjligt att skapa meningar och stycken som inte bara är grammatiskt korrekta utan också relevanta och sammanhängande.

Embeddings

Nu kanske du undrar över hur encoders och decoders förstår och hanterar de ord och meningar de arbetar med? Det är här som embeddings kommer in i bilden. Embeddings omvandlar ord eller fraser till vektorer av siffror, vilket gör det möjligt för en dator att förstå mänskligt språk.

Det som är speciellt med embeddings är att ord med liknande betydelser eller funktioner kommer att få liknande numeriska representationer.

Detta innebär bland annat att man kan utföra vektoraritmetik med orden, såsom att utföra en beräkning som "kung" - "man" + "kvinna" = "drottning", vilket visar att språkmodellen inte bara lagrar information om enskilda ord utan även förstår relationer mellan dem.

Vad kan man använda LLMs till?

När det kommer till att analysera och skapa språk går det att använda LLMs till väldigt mycket. Det går att använda LLMs till allt från att analysera och ta ut viktig information från dokument såsom fakturor eller avtal, till att skapa nya texter såsom blogginlägg eller till copy för en landningssida.

Om du är ett företag som för mycket av din kommunikation med text finns det därför stora fördelar med att försöka implementera LLMs i era arbetsprocesser.

Kanske finns det anställda som spenderar mycket tid i kundsupporten och där hade LLMs exempelvis kunna effektivera mycket genom att hjälpa till att svara på enkla frågor som kunderna har. Det hade också varit möjligt att använda LLMs för att sammanfatta viktig företagsinformation på ett enkelt och begripligt sätt.

Och när det kommer till personlig produktivitet kan LLMs fungera som assistenter, och hantera e-postkommunikation, organisera uppgifter och till och med föreslå planeringar baserat på dina preferenser. Detta hade kunnat minska den administrativa bördan avsevärt och låta dig fokusera mer på kreativa och strategiska uppgifter.

Sammanfattningsvis går det att använda LLMs till mycket. Allt från att effektivisera arbetsflöden och förbättra kundservice till att revolutionera hur vi hanterar personlig produktivitet. Faktum är att de erbjuder en möjlighet att helt omforma vårt sätt att arbeta, lära, kommunicera mer effektivt.