LLM’s (Language Modeler Models) worden opgeleid door een proces dat bekend staat als “machine learning,” specifiek een subveld genaamd “deep learning.” Hier zal ik uitleggen hoe dit proces werkt en enkele voorbeelden geven van zowel het trainen van deze modellen als betrouwbare bronnen die deze methoden beschrijven.
- Wat is een LLM?
Een LLM, of taalmodel, is een type kunstmatige intelligentie dat ontworpen is om natuurlijke taal te begrijpen en te genereren. Deze modellen worden gebruikt in applicaties zoals spraakherkenningssystemen, chatbots, en automatische vertalingen.
- Trainingsdata
De eerste stap in de opleiding van een LLM is het verzamelen van een grote hoeveelheid tekstdata. Deze data kan afkomstig zijn van verschillende bronnen, zoals boeken, artikelen, en websites. Deze teksten worden vervolgens verwerkt en voorbereid voor training. Een voorbeeld van een grote dataset die vaak wordt gebruikt is de Common Crawl corpus, die op het web gecrawlde gegevens bevat.
- Voorbereiding
Voordat de eigenlijke training kan beginnen, wordt de data vaak opgeschoond en genormaliseerd. Dit houdt in dat speciale tekens, irrelevante stukken tekst en andere ruis worden verwijderd. Daarna wordt de tekst omgezet in een formaat dat het model kan begrijpen, zoals tokens of woorden. Deze tokens worden meestal omgezet in numerieke representaties door middel van technieken zoals “word embeddings” (bijv. Word2Vec, GloVe) of meer geavanceerde methoden zoals “transformers” (bijv. BERT, GPT).
- Modelarchitectuur
De volgende stap is het ontwerpen van de modelarchitectuur. Moderne LLM’s gebruiken vaak diepgaande neurale netwerken, in het bijzonder transformers. Een transformer model bestaat uit meerdere lagen van “attention mechanisms,” die helpen om de relatie tussen woorden in een zin te begrijpen, ongeacht waar die woorden zich in de zin bevinden.
- Training
Tijdens de training wordt het model gevoed met de voorbereide tekstdata. Het model leert door te proberen toekomstige delen van de tekst te voorspellen op basis van wat het al heeft gezien. Dit wordt gedaan door het aanpassen van de gewichten in het neurale netwerk, een proces dat bekend staat als “gradient descent.”
Specifieke voorbeelden van LLM’s zijn BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) en GPT-3 (Generative Pretrained Transformer 3). BERT werd getraind met behulp van een uitgebreide corpus van gelabelde data om taken zoals vraag-antwoordsystemen en sentimentanalyse uit te voeren. GPT-3 daarentegen gebruikt een autoregressieve methode om op een immersieve manier teksten van hoge kwaliteit te genereren aan de hand van een gegeven prompt.
- Validatie en Toetsing
Een essentieel onderdeel van het trainingsproces is het valideren en testen van het model. Dit gebeurt door het model te evalueren op een aparte dataset die niet tijdens de training werd gebruikt. Deze “validatie” helpt om te controleren of het model generaliseert naar onbekende data.
- Bronnen
1. Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A. N., Kaiser, Ł., & Polosukhin, I. (2017). Attention is all you need. In Advances in neural information processing systems (NIPS 2017).
2. Devlin, J., Chang, M. W., Lee, K., & Toutanova, K. (2018). BERT: Pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding. arXiv preprint arXiv:1810.04805.
3. Radford, A., Wu, J., Child, R., Luan, D., Amodei, D., & Sutskever, I. (2019). Language models are unsupervised multitask learners. OpenAI GPT-2 Technical Report.
Door deze benadering te volgen, kunnen LLM’s leren om natuurlijke taal zeer effectief te verwerken, wat leidt tot diverse toepassingen in de echte wereld.
