Het aanpassen van Large Language Models (LLM’s) voor specifieke gebruikers komt met verschillende uitdagingen. Deze omvatten technische, ethische, en praktische aspecten. Hieronder worden deze uitdagingen besproken, voorzien van voorbeelden en ondersteund door betrouwbare bronnen.
- Technische uitdagingen
1. Datasets en training: Een essentiële stap bij het aanpassen van LLM’s is het vinden van geschikte datasets. Het probleem hierbij is dat niet alle datasets vrij beschikbaar zijn, waardoor toegang beperkter kan zijn. Naast toegang moet ook de kwaliteit van de datasets gewaarborgd zijn, wat extra validatie- en schoonmaakwerk vereist (Bender et al., 2021).
1. Rekenkracht: Het trainen van grote taalmodellen vereist aanzienlijke rekenkracht. Dit kan kostenintensief zijn en vereist vaak gespecialiseerde hardware zoals GPU’s of TPU’s (Strubell, Ganesh, & McCallum, 2019).
1. Prestaties optimaliseren: Een model optimaal laten presteren op specifieke taken vereist vaak fine-tuning. Dit is een proces waarbij het LLM verder wordt getraind op specifieke data. Echter, deze fine-tuning kan leiden tot “overfitting,” waar het model te specifiek wordt getraind en slecht generaliseert naar andere taken (Ziegler et al., 2020).
- Ethische uitdagingen
1. Bias en discriminatie: LLM’s kunnen bestaande vooroordelen in de trainingsdata repliceren of zelfs verergeren. Dit is vooral problematisch wanneer het model wordt aangepast voor specifieke gebruikers die gevoelig zijn voor bias, zoals medische professionals die AI gebruiken voor diagnoses (Buolamwini & Gebru, 2018).
1. Privacy: Het gebruik van data van specifieke gebruikers brengt privacyrisico’s met zich mee. Dit is vooral problematisch in sectoren als de gezondheidszorg en het recht, waar gevoelige informatie betrokken is. Hier moeten strikte maatregelen genomen worden om te voldoen aan regelgeving zoals de GDPR (Voigt & von dem Bussche, 2017).
- Praktische uitdagingen
1. Gebruikersacceptatie: Een ander probleem is de acceptatie door eindgebruikers. Zelfs als een LLM technisch goed presteert, kan het gebrek aan vertrouwen of begrip van de technologie leiden tot beperkte adoptie (Borghouts-van de Pas, J. et al., 2019).
1. Continu onderhoud: Eenmaal geïmplementeerd, vereist een LLM voortdurend onderhoud en updates om up-to-date te blijven met nieuwe data en veranderende gebruikerseisen. Dit kan organisatorisch en financieel belastend zijn (Howard & Ruder, 2018).
- Voorbeelden
- Medische sector: In de gezondheidszorg kan een LLM worden aangepast voor specifieke medische diagnoses. Hoewel dit veel voordelen biedt, zoals sneller diagnostisch proces en gepersonaliseerde behandelingen, zijn de eerder genoemde uitdagingen zeer relevant. Bias in medische data kan leiden tot verkeerde diagnoses, en privacy is een groot probleem gezien de gevoelige aard van medische gegevens (Lyu et al., 2020).
- Zakelijke toepassingen: Bedrijven gebruiken vaak LLM’s voor klantenserviceomgevingen of interne communicatie. Hier is het personaliseren van het model essentieel om aan de specifieke terminologie en bedrijfsprocessen te voldoen. Echter, het fine-tunen van het model en het voortdurend bijwerken om relevante antwoorden te blijven geven, vormt een uitdaging (Radford et al., 2019).
- Bronnen
- Bender, E. M., Gebru, T., McMillan-Major, A., & Shmitchell, S. (2021). On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big? Proceedings of the 2021 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency.
- Buolamwini, J., & Gebru, T. (2018). Gender Shades: Intersectional Accuracy Disparities in Commercial Gender Classification. Proceedings of the 2018 Conference on Fairness, Accountability, and Transparency.
- Howard, J., & Ruder, S. (2018). Universal language model finetuning for text classification. Proceedings of the 56th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics.
- Lyu, T., Heyun, T., Xuan, W., & Chu, B. (2020). Ethical reflections on the application artificial intelligence in clinical medicine. International Journal of Surgery.
- Radford, A., Wu, J., Child, R., Luan, D., Amodei, D., & Clark, J. (2019). Language models are unsupervised multitask learners. OpenAI Blog.
- Strubell, E., Ganesh, A., & McCallum, A. (2019). Energy and Policy Considerations for Deep Learning in NLP. Proceedings of the 57th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics.
- Voigt, P., & von dem Bussche, A. (2017). The EU General Data Protection Regulation (GDPR). A Practical Guide, 1st Ed., Springer Publishing Company, Incorporated.
- Ziegler, D. M., Stiennon, N., Wu, J., Brown, T. B., Radford, A., Amodei, D., & Christiano, P. (2020). Fine-Tuning Language Models from Human Preferences. arXiv preprint arXiv:1909.08593.
