Tekstgeneratie met Large Language Models (LLM’s) werkt door het gebruik van geavanceerde machine learning technieken om tekst te creëren die menselijk lijkt. Deze modellen worden getraind op enorme hoeveelheden tekstgegevens om patronen, grammatica, context, en betekenis te leren begrijpen en repliceren. In dit antwoord zullen we bespreken hoe deze technologie werkt, enkele toepassingen ervan geven, en de betrouwbare bronnen die gebruikt zijn om deze informatie te verstrekken.
LLM’s, zoals GPT-3 van OpenAI, zijn gebaseerd op neurale netwerken, specifiek op transformer-architecturen die uit meerdere lagen van verwerkingseenheden bestaan. Deze eenheden verwerken tekstgegevens door wiskundige bewerkingen die gewichten aanpassen op basis van patronen die in de trainingsdata zijn gevonden.
Het trainen van een LLM begint met grote datasets die miljarden woorden bevatten. Voorbeelden van dergelijke datasets zijn Wikipedia, boeken, webpagina’s en andere schriftelijke bronnen. Het model leert door voorspellingen te maken over de volgorde van woorden in een zin en deze voorspellingen te vergelijken met de werkelijke volgorde, waarbij het via een proces dat ‘backpropagation’ heet, zijn parameters aanpast om de voorspellingsnauwkeurigheid te verbeteren (Vaswani et al., 2017).
Een van de belangrijkste innovaties in transformer-modellen is het ‘attention mechanism’. Dit mechanisme stelt het model in staat om te focussen op relevante delen van de inputtekst terwijl het nieuwe tekst genereert. Hierdoor kan het model context beter begrijpen en behouden over langere tekstfragmenten (Devlin et al., 2018).
Bij het genereren van tekst kijkt het model naar een reeks woorden (de ‘prompt’) en voorspelt het wat het volgende woord in de reeks zou moeten zijn. Deze voorspelling is gebaseerd op de waarschijnlijkheid die berekend wordt uit de patronen die het model tijdens de training heeft geleerd. Het proces wordt herhaald voor elk volgend woord totdat de tekst klaar is. Deze methode staat bekend als ‘autoregressieve generatie’ (Brown et al., 2020).
1. Inhoudcreatie: LLM’s worden vaak gebruikt om blogposts, nieuwsartikelen en andere vormen van geschreven inhoud te genereren. Bijvoorbeeld, het model GPT-3 kan een volledig artikel schrijven op basis van een korte prompt.
1. Chatbots en Virtuele Assistenten: Bedrijven zoals Google en Microsoft gebruiken LLM’s in hun AI-aangedreven klantenservice platforms om mensachtige interacties met gebruikers te hebben.
1. Vertalingen: Modellen zoals GPT-3 kunnen ook tekst vertalen tussen verschillende talen door te leren van meertalige datasets.
1. Code Generatie: OpenAI heeft zelfs een gespecialiseerde versie van GPT-3, genaamd Codex, ontworpen voor het genereren van programmeercode.
1. Vaswani et al. (2017): Het originele paper over transformer-architectuur, getiteld “Attention is All You Need”, introduceerde de fundamentele bouwstenen die moderne LLM’s mogelijk maken. \`\`\` @article{vaswani2017attention, title={Attention is all you need}, author={Vaswani, Ashish and Shazeer, Noam and Parmar, Niki and Uszkoreit, Jakob and Jones, Llion and Gomez, Aidan N and Kaiser, Lukasz and Polosukhin, Illia}, journal={Advances in neural information processing systems}, volume={30}, year={2017} } \`\`\`
1. Devlin et al. (2018): Het BERT-model (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) legde de basis voor contextgevoelige taalmodellen. \`\`\` @article{devlin2018bert, title={BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding}, author={Devlin, Jacob and Chang, Ming-Wei and Lee, Kenton and Toutanova, Kristina}, journal={arXiv preprint arXiv:1810.04805}, year={2018} } \`\`\`
1. Brown et al. (2020): Introduceerde GPT-3, een van de krachtigste LLM’s tot nu toe. \`\`\` @article{brown2020language, title={Language Models are Few-Shot Learners}, author={Brown, Tom B and Mann, Benjamin and Ryder, Nick and Subbiah, Melanie and Kaplan, Jared D and Dhariwal, Prafulla and Neelakantan, Arvind and Shyam, Pranav and Sastry, Girish and Askell, Amanda and others}, journal={arXiv preprint arXiv:2005.14165}, year={2020} } \`\`\`
Samenvattend kan men zeggen dat tekstgeneratie met LLM’s een revolutionaire ontwikkeling is in de kunstmatige intelligentie, aangedreven door transformer-architecturen en grote hoeveelheden data. Modern modellen zoals GPT-3 hebben brede toepassingen en kunnen mensachtige, coherente teksten produceren dankzij hun geavanceerde trainingsmethoden en het gebruik van ‘attention mechanisms’.
