Hoe een Large Language Model (LLM) werkt

Intro Van neurale netwerken tot maatschappelijke impact

In de afgelopen jaren hebben Large Language Models (LLM's) zoals GPT-4 een revolutie teweeggebracht in artificiële intelligentie. Deze modellen, gebouwd op neurale netwerken en geavanceerde architecturen zoals de transformer, combineren grootschalige dataverwerking met innovatieve mechanismen zoals self-attention om menselijke taal te begrijpen en te genereren. Dit artikel biedt een diepgaande analyse van hun werking, van fundamentele principes tot maatschappelijke gevolgen, ondersteund door recente inzichten uit onderzoek en praktijktoepassingen

Neurale netwerken ,Het brein achter AI

Een Large Language Model is een specifieke toepassing van kunstmatige neurale netwerken, geïnspireerd op de structuur van het menselijk brein. Net zoals neuronen in de hersenen via synapsen communiceren, bestaan neurale netwerken uit lagen van kunstmatige "neuronen" die informatie verwerken via gewichten en biases. Een eenvoudig neuraal netwerk bevat:

Bij LLM's werken deze netwerken op een diepgaande schaal, met honderden miljoenen tot biljoenen parameters. Een analogie: stel je een vertaler voor die eerst individuele letters leert herkennen, dan woorden, vervolgens zinsstructuren, en uiteindelijk hele verhalen kan interpreteren. Elk "neuron" in het netwerk draagt bij aan dit cumulatieve leerproces door statistische relaties tussen taalonderdelen te identificeren

De transformer-architectuur , Een paradigmaverschuiving

De doorbraak van LLM's is ondenkbaar zonder de transformer-architectuur, geïntroduceerd in 2017. Traditionele modellen zoals RNN's (Recurrent Neural Networks) verwerkten tekst sequentieel, wat traag en inefficiënt was voor lange zinnen. Transformers omzeilen dit via parallelle verwerking en een innovatief self-attention-mechanisme.

Zelfaandacht, De kunst van contextueel begrip

Stel je een literaire kring voor waar elke deelnemer (woord) luistert naar anderen om de betekenis van een zin te bepalen. Het self-attention-mechanisme werkt vergelijkbaar: het berekent voor elk woord (token) hoe sterk het gerelateerd is aan andere woorden in de zin. Wiskundig gezien gebeurt dit via dot-productberekeningen tussen query-, key-, en value-vectoren, die het model leert tijdens training.

Positionele codering, Orde in de chaos

Omdat transformers geen inherent besef van woordvolgorde hebben, voegen ze positionele coderingen toe aan de invoer-embeddings. Dit is vergelijkbaar met het nummeren van woorden in een zin om hun relatieve positie te behouden.

Tokenization en embeddings, Van tekst naar wiskunde

Tokenization, Het opbreken van taal

Voordat een LLM tekst kan verwerken, splitst het deze in tokens—kleine eenheden zoals woorden, subwoorden of karakters. Bijvoorbeeld: "voorbeeldzin" wordt mogelijk opgesplitst in "voor", "beeld", "zin". Dit proces optimaliseert de balans tussen semantische betekenis en rekenefficiëntie.

Embeddings, Taal in vectorruimte

Elke token wordt omgezet in een embedding, een dichtbevolkte vector van getallen (bijvoorbeeld 768 dimensies) die semantische en syntactische relaties vastlegt. Een analogie: net zoals een GPS-coördinaat een locatie in 3D-ruimte beschrijft, plaatst een embedding een woord in een multidimensionale "betekenissenruimte".

Training, Het leerproces van een LLM

Pre-training op gigantische datasets

LLM's leren eerst algemene taalpatronen via zelfsupervisie op datasets zoals The Pile (886GB tekst). Een veelgebruikte taak is masked language modeling, waarbij het model ontbrekende woorden in een zin voorspelt. Bijvoorbeeld:
"De kat zat op de (MASK)" → "mat".

Fine-tuning, Specialisatie voor specifieke taken

Na pre-training wordt het model verfijnd op smallere datasets voor taken zoals vertaling of vraagbeantwoording. Dit proces vereist slechts 1-10% van de oorspronkelijke rekenkracht maar verbetert de prestatie aanzienlijk.

Voor- en nadelen van LLM's

Voordelen

Uitdagingen

Maatschappelijke impact en toekomstperspectief

LLM's hebben al sectoren zoals gezondheidszorg, onderwijs en softwareontwikkeling getransformeerd. Zo helpen ze artsen bij het analyseren van medische literatuur en studenten bij het leren van talen) Echter, hun groeiende invloed roept vragen op over privacy, arbeidsmarktverstoring en ecologische voetafdruk. Innovaties zoals groene AI (energiezuinige algoritmen) en ethische richtlijnen zijn cruciaal om deze uitdagingen het hoofd te bieden.

De toekomst van LLM's ligt in multimodaliteit (combinatie van tekst, beeld en geluid) en persoonlijke aanpassing, waarbij modellen zich in realtime aanpassen aan individuele gebruikers. Zoals een kind leert door interactie, zullen toekomstige LLM's continu evolueren via interactie met de echte wereld.

bronnen

Hier vindt u enkele bronnen die ik gebruikt heb voor dit onderzoek.

Wu, L., et al. (2023). The Impact of Large Language Models on Scientific Discovery: a Preliminary Study using GPT-4. arXiv. https://arxiv.org/abs/2311.07361

Raschka, S. (2023, 9 februari). Understanding and Coding the Self-Attention Mechanism of Large Language Models from Scratch. https://sebastianraschka.com/blog/2023/self-attention-from-scratch.html

Jain, A. (2024, 30 mei). Understanding the Core Components of LLMs: Vectors, Tokens, and Embeddings. LinkedIn. https://www.linkedin.com/pulse/understanding-core-components-llms-vectors-tokens-embeddings-jain-dlv6e

DataHacker. (2024, 26 november). Understanding Large Language Models (LLMs) like LLaMa by Meta - Part 1. https://datahacker.rs/understanding-large-language-models-llms-like-llama-by-meta-part-1/

AiThority. (2024, 19 juni). Benefits And Limitations Of LLM. https://aithority.com/machine-learning/benefits-and-limitations-of-llm/

Nusocia. (2023, 3 november). Leveraging Large Language Models for Social Impact. LinkedIn. https://www.linkedin.com/pulse/leveraging-large-language-models-social-impact-nusocia-b4pzc

OpenAI. (2023, 14 maart). GPT-4. https://openai.com/index/gpt-4-research/