"Een machine kan een groot geheugen hebben, maar kan niet denken - tenzij we het leren." – Alan Turing. Moderne AI-modellen zoals GPT-4 of Llama zijn gebaseerd op enorme datasets en complexe wiskundige structuren. Maar wat zit er nu eigenlijk achter? In dit artikel bespreken we de belangrijkste onderdelen die nodig zijn om een taalmodel vanaf nul op te bouwen.
Large Language Models (LLM's) zijn neurale netwerken die zijn getraind met enorme hoeveelheden tekst. Hun kracht ligt in het vermogen om mensachtige teksten te genereren, inhoud samen te vatten en code te schrijven. De kern van deze modellen is de Transformer-architectuur , waarmee afhankelijkheden binnen teksten kunnen worden vastgelegd en contextuele voorspellingen kunnen worden gedaan.
Gekwantiseerde gewichten zorgen ervoor dat het model bijzonder dun kan worden gecomprimeerd, waardoor hardwareproblemen effectief worden overwonnen. Kennisdistillatie verkleint bovendien de modelgrootte: een groot model draagt zijn kennis over aan een compactere variant. Door snoeien worden overbodige parameters verwijderd, wat resulteert in een slanke, efficiënte architectuur zonder dat dit ten koste gaat van de nauwkeurigheid.
Met Masked Language Modeling kunt u de semantische diepgang vergroten. Het model reconstrueert onvolledige teksten en begrijpt zo branchespecifieke termen. Insgelijks, Next Word Prediction kan worden gebruikt voor branchespecifieke technische taal. Voordat een model kan worden getraind, moet de tekst worden omgezet in een vorm die neurale netwerken kunnen begrijpen via tokenisatie , inbedding en bytepaarcodering .
Om het gebrek aan sectorspecifieke trainingsgegevens te compenseren, worden transfer learning en kunstmatige data-uitbreiding toegepast. Dankzij lean feedforward-modules en geoptimaliseerde insluitingen worden ze aangepast aan branchespecifieke gegevens. Een essentieel element van transformatormodellen is het zelf-aandachtmechanisme . Elk token wordt gewogen ten opzichte van alle andere tokens in de zin, waardoor de context van een woord duidelijker wordt.
Een zin als ‘De kat sprong op tafel omdat hij honger had’ kan bijvoorbeeld betekenen dat ‘zij’ de kat is. Het model herkent dergelijke verbanden door aan elk woord een belangrijkheid toe te kennen. Hierdoor kan de context beter begrepen worden. Dankzij dit mechanisme kan het model complexe afhankelijkheden en semantische betekenissen binnen een tekst leren.
Vooraf getrainde modellen integreren interne kennis. Deze combinatie vergroot de diversiteit van de gegevens en maakt een hoge modelkwaliteit mogelijk, ondanks de beperkte lokale datasets. De prestaties van de AI-modellen worden geëvalueerd met behulp van specifieke metrieken: Weighted-F1 en Perplexity meten de kwaliteit van tekstverwerkingstaken, terwijl responstijd en foutpercentage op transparante wijze de praktische geschiktheid weergeven.
Continue aanpassing aan dynamische regelgevingskaders wordt bereikt door middel van constraint learning , waarbij bijvoorbeeld richtlijnen voor gegevensbescherming rechtstreeks in het AI-model worden geïntegreerd met behulp van differentiële privacy . Dankzij een aanpasbaar stelsel van regels en domeinspecifieke afstemmingsprocessen kunnen wij flexibel en snel inspelen op nieuwe regelgeving.
De eerste stap in het trainingsproces van een taalmodel is pre-training . Het model wordt gevoed met enorme hoeveelheden ongestructureerde tekst om algemene taalpatronen, zinsstructuren en woordbetekenissen te leren. Tijdens dit proces probeert het model de volgende woorden in een zin te voorspellen, zonder zich op een specifieke taak te richten. Hierdoor ontstaat een soort universeel taalbegrip.
Fine-tuning is de tweede stap, waarin het vooraf getrainde model wordt gespecialiseerd voor een specifieke taak. Het wordt getraind met kleinere, specifiekere datasets, bijvoorbeeld om vragen van klanten te beantwoorden, teksten te classificeren of samenvattingen te maken. Door de fijnafstemming zorgt u ervoor dat het model nauwkeurigere en contextuele antwoorden geeft voor een bepaald toepassingsgebied.
Voor de opleiding tot LLM is veel computerkracht nodig. Om het proces efficiënter te maken, kunnen verschillende optimalisatiemethoden worden gebruikt. Hiermee kunt u modelgewichten opslaan en later laden of vooraf getrainde, gepubliceerde parameters downloaden. LoRA (Low-Rank Adaptation) wordt ook gebruikt voor fijnafstemming met minder rekeninspanning.
Er wordt gebruikgemaakt van een online leercyclus voor continue ontwikkeling en aanpassing aan nieuwe bevindingen en vereisten. Hiermee worden de modelprestaties voortdurend gecontroleerd, worden nieuwe gegevens en gebruikersfeedback geanalyseerd en wordt het model indien nodig automatisch aangepast. Gegevensbescherming en efficiëntie worden gewaarborgd door differentiële privacytechnieken en het verwijderen van onnodige verbindingen .
Een speciaal geprogrammeerd Python-script kan een taalmodel efficiënt trainen. Het kan ook externe gewichten laden vanuit een vooraf getraind model. Het model wordt geoptimaliseerd voor een specifieke taak door het aan te passen aan specifieke gegevens. Nadat de training is voltooid, slaat het script de bijgewerkte gewichten op, zodat ze beschikbaar zijn voor toekomstig gebruik.
a0aa20559d62cebe2e1991af1d9d15e0
Taalmodellen hebben al een revolutie teweeggebracht in veel sectoren, van klantenservice tot het creëren van content. Door gerichte voortraining en finetuning kunnen modellen worden aangepast voor een breed scala aan taken. Wie deze processen beter begrijpt, kan zijn eigen AI-oplossingen op maat creëren en actief bijdragen aan de technologische vooruitgang.