Scribill

Vad är en språkmodell?

En språkmodell är en form av artificiell intelligens som kan förstå, analysera och skapa mänskligt språk. I denna artikel undersöker vi den fascinerande tekniken bakom språkmodeller, som gör det möjligt för din mobiltelefon att tolka dina röstkommandon och för chatbottar att besvara dina frågor.

Vad är en språkmodell?

Vad betyder naturligt språk?

Innan vi fördjupar oss i frågan om vad en språkmodell är kan det vara bra att först förstå innebörden av naturligt språk. Enkelt uttryckt är det det språk vi använder i vår vardag när vi talar och skriver. Till skillnad från programmeringsspråk, som följer strikta regler, är vårt vardagliga språk betydligt mer komplext:

  • För det första kan det vara mångtydigt: Exempelvis kan ordet ”får” ha flera olika betydelser beroende på sammanhanget.
  • Dessutom är det kontextberoende: Meningen ”Det var varmt” kan tolkas helt olika beroende på om vi pratar om vädret eller maten.
  • Slutligen är det fullt av nyanser: Ironi och sarkasm gör det utmanande att tolka exakt vad någon menar.

Denna komplexitet gör det mycket svårt för datorer att hantera mänskligt språk. Därför spelar språkmodeller en viktig roll i att överbrygga klyftan mellan mänsklig kommunikation och datorförståelse.

Hur fungerar en språkmodell?

För att verkligen förstå vad en språkmodell är behöver vi titta närmare på hur de fungerar. Vi börjar med de grundläggande principerna.

Grundläggande principer för språkmodeller

I grunden kan man jämföra en språkmodell med en mycket avancerad version av leken ”gissa nästa ord”. Den lär sig sannolikheter för ordsekvenser baserat på miljontals meningar den har ”läst”.

För att illustrera detta kan du föreställa dig att du läser meningen: ”Efter en lång dag på jobbet kom han hem och _”. Vad skulle du gissa kommer härnäst? Kanske ”vilade”, ”åt” eller ”sov”? En språkmodell gör samma sak, men baserar sina gissningar på statistik från en enorm mängd text.

Kan du tänka som en modern språkmodell?

Kan du tänka som en modern språkmodell?

Nästa mening

Hur bryter en språkmodell ner text?

För att kunna arbeta effektivt med text delar språkmodellen upp den i mindre enheter som kallas tokens. Dessa kan vara:

  • Hela ord: ”hund”, ”springer”, ”snabbt”
  • Delar av ord: ”spring” + ”er”, ”snabb” + ”t”
  • Enskilda tecken: ”h”, ”u”, ”n”, ”d”

Dessutom bygger modellen upp ett omfattande ”ordförråd” med alla unika tokens den känner till. Man kan därför se det som en mycket stor ordlista med hundratusentals eller till och med miljoner ord och orddelar.

Vilka typer av språkmodeller finns det?

När vi utforskar språkmodeller är det viktigt att förstå att det finns olika typer. Språkmodeller har genomgått en intressant utveckling. Vi ska nu undersöka de huvudsakliga typerna.

1. Regelbaserade språkmodeller

De första försöken att skapa språkmodeller kan beskrivas som ett stort flödesschema för språk:

  • OM subjektet är i singular, DÅ använd ett verb i singular
  • OM frågan börjar med ”vem”, DÅ svara med en person
  • …och så vidare

Trots att dessa modeller kunde hantera enkla uppgifter, hade de svårt att hantera språkets alla nyanser och variationer.

Hur fungerar en regelbaserad språkmodell?

Hur fungerar en regelbaserad språkmodell?

1. Input Mening
2. Identifiera Subjekt
3. Välj Verb Form
4. Lägg till Objekt
5. Output Mening

2. Statistiska språkmodeller

Nästa steg i utvecklingen innebar modeller som analyserade frekvensen av ord och fraser i stora textsamlingar. Ett klassiskt exempel är N-gram modeller, som tittar på par eller grupper av ord för att göra förutsägelser.

Exempelvis räknar modellen hur många gånger ”hon äter” förekommer jämfört med hur många gånger ”hon” förekommer totalt. På så sätt kan den uppskatta sannolikheten för att ”äter” kommer efter ”hon” i en mening.

Hur fungerar en statistisk språkmodell?

Hur fungerar en statistisk språkmodell?

hon
70%
äter
Håll muspekaren över orden för att se hur en statistisk språkmodell beräknar sannolikheter.

3. Språkmodeller baserade på neurala nätverk

En betydande förändring kom med införandet av neurala nätverk, särskilt de som använder djupinlärning. Dessa modeller har förmågan att lära sig mycket mer komplexa mönster i språk.

De senaste framstegen inom denna kategori har lett till skapandet av transformatorbaserade modeller, som vi ska titta närmare på i nästa avsnitt.

Hur fungerar en språkmodell baserad på neurala nätverk? Inmatningslager Ord eller tokens Dolda lager Lär sig språkmönster Utmatningslager Förutsägelser Språkmodeller baserade på neurala nätverk använder flera lager av neuroner för att lära sig komplexa språkmönster och göra förutsägelser baserat på inmatad text.

Vad är en transformatorbaserad språkmodell?

Transformatorer representerar ett viktigt framsteg inom språkmodellering. Forskare introducerade dem 2017 i en banbrytande artikel med den intresseväckande titeln ”Attention Is All You Need”. Vi ska nu undersöka vad som gör dem så kraftfulla.

Transformatorns uppbyggnad

En transformator består huvudsakligen av två komponenter:

  1. Self-attention: Detta gör det möjligt för modellen att fokusera på olika delar av indatatexten samtidigt. Man kan jämföra det med förmågan att snabbt skanna en text och identifiera de mest relevanta delarna för att förstå sammanhanget.
  2. Feedforward-lager: Dessa lager bearbetar informationen från uppmärksamhetsmekanismen ytterligare och hjälper modellen att lära sig mer komplexa representationer av texten.
Input (ordsekvens) Self-Attention Fokuserar på relevanta delar av inputen samtidigt Möjliggör parallell bearbetning och långdistansberoenden Feedforward-lager Bearbetar information från self-attention ytterligare Output (bearbetad representation)

Varför är transformatorer så effektiva?

Det finns flera egenskaper som gör transformatorer särskilt effektiva:

  • Parallell bearbetning: Till skillnad från tidigare modeller som bearbetade text sekventiellt (ord för ord), kan transformatorer bearbeta hela meningar samtidigt, vilket gör dem avsevärt snabbare.
  • Förmåga att hantera samband över långa avstånd: Tack vare self-attention-mekanismen kan transformatorer fånga samband mellan ord som är långt ifrån varandra i en mening, något som tidigare modeller hade svårt med.
  • Skalbarhet: Transformatorer kan göras mycket stora (med miljarder parametrar) och fortsätter att förbättras med ökad storlek och mer träningsdata.

Dessa egenskaper har gjort transformatorer till grunden för många av de mest avancerade språkmodellerna vi ser idag.

Hur tränar man en språkmodell?

Nu kommer vi till en av de mest intressanta aspekterna av språkmodeller: hur de faktiskt lär sig. Vi ska nu undersöka processen närmare.

Självövervakad inlärning

Den primära träningsmetoden för stora språkmodeller kallas självövervakad inlärning (self-supervised learning). Det intressanta med denna metod är att modellen lär sig från råtext utan behov av manuellt märkta data. Här är en detaljerad beskrivning av processen:

  1. Datainsamling: Först samlar forskare in stora mängder textdata från olika källor som böcker, artiklar, webbsidor och forum. För de största modellerna kan detta innebära hundratals gigabyte eller till och med terabyte av text.
  2. Förbearbetning:
    • Forskarna rensar texten från oönskat innehåll (som HTML-taggar).
    • De normaliserar den (t.ex. gör all text till gemener).
    • De tokeniserar den till de enheter modellen ska arbeta med.
  3. Maskerad språkmodellering: Detta är en av de vanligaste träningsuppgifterna. Processen går till så här:
    • Forskarna maskerar (döljer) en del av indatatexten slumpmässigt.
    • Modellen får se den maskerade texten och försöker förutsäga de dolda orden.
    • Modellen jämför sina förutsägelser med de faktiska orden och justerar sina parametrar för att förbättra sina gissningar.
  4. Förutsägelse av nästa mening: En annan vanlig uppgift där modellen tränas att förutsäga om en mening logiskt följer efter en annan. Detta hjälper modellen att förstå sammanhang över längre textavsnitt.
  5. Bakåtpropagering: Efter varje förutsägelse beräknar modellen ett felmeddelande som sedan ”propageras tillbaka” genom nätverket för att justera alla parametrar lite grann i rätt riktning.
  6. Iteration: Denna process upprepas miljarder gånger över hela datasetet, ofta i flera omgångar (epoker).

Genom denna iterativa process lär sig modellen gradvis att förstå och generera språk på ett mer naturligt sätt.

Finjustering och inlärning med få exempel

Efter den initiala träningen kan forskare ofta finjustera modeller för specifika uppgifter:

  • Fine-tuning: Här tar forskarna en förtränad modell och fortsätter träningen på en mindre mängd data för en specifik uppgift. Till exempel kan de finjustera en generell språkmodell för medicinsk textanalys genom att träna den på medicinska journaler.
  • Few-shot inlärning: Detta är förmågan hos en modell att lära sig nya uppgifter med bara några få exempel. GPT-3 var känd för sin imponerande förmåga till inlärning med få exempel.

Dessa tekniker gör moderna språkmodeller mycket mångsidiga och anpassningsbara för olika uppgifter och domäner.

Utmaningar i träningsprocessen

Träning av stora språkmodeller är dock inte utan utmaningar:

  • Datakvalitet: Modellen kan bara bli så bra som datan den tränas på. Partisk eller felaktig träningsdata kan därför leda till problematiska resultat.
  • Beräkningskraft: Träning av de största modellerna kräver hundratals GPU:er som kör i veckor eller månader, vilket gör processen mycket energiintensiv och kostsam.
  • Överanpassning: Om forskarna tränar modellen för länge på samma data kan den börja memorera snarare än generalisera, vilket leder till sämre prestanda på ny, osedd data.
  • Glömska: När forskare finjusterar modeller för specifika uppgifter kan de ibland ”glömma” sina mer generella färdigheter.

Att hantera dessa utmaningar är därför ett aktivt forskningsområde inom AI och maskininlärning.

Hur används språkmodeller?

Nu när vi förstår hur språkmodeller fungerar och tränas ska vi utforska några av deras många användningsområden:

  • Textgenerering: Språkmodeller kan generera allt från korta texter som chattbotssvar till längre innehåll som artiklar eller fiktiva berättelser.
  • Översättning: Genom att träna på parallella textsamlingar på olika språk kan språkmodeller lära sig att översätta mellan språk med imponerande precision.
  • Sammanfattning: Språkmodeller kan läsa längre texter och producera koncisa sammanfattningar, vilket sparar tid och effektiviserar informationshantering.
  • Svara på frågor: Genom att träna på stora mängder text kan språkmodeller lära sig att extrahera relevant information för att besvara specifika frågor.
  • Känsloanalys: Företag använder språkmodeller för att analysera känslomässig ton i text, vilket är värdefullt för att förstå kundåterkoppling.
  • Generera kod: Nyare språkmodeller som är tränade på programmeringskod kan hjälpa utvecklare att skriva och felsöka kod snabbare.

Vad kan vi förvänta oss i framtiden?

Framtiden för språkmodeller ser spännande ut. Här är några områden att hålla ögonen på:

  • Multimodala modeller: Framtida modeller kan integrera text med andra typer av data som bilder, ljud och video för en mer holistisk förståelse.
  • Mer effektiva arkitekturer: Forskare arbetar på att göra modeller mindre resurskrävande utan att offra prestanda.
  • Förbättrad kontextuell förståelse: Framtida modeller kan bli ännu bättre på att förstå nyanser och implicita betydelser i text.
  • Specialiserade modeller: Vi kan förvänta oss att se fler modeller som är finjusterade för specifika domäner eller uppgifter.
  • Integrering i vardagliga applikationer: Språkmodeller kommer sannolikt att bli en alltmer integrerad del av de appar och tjänster vi använder dagligen.

Reflektioner

Språkmodeller representerar utan tvekan ett enormt framsteg inom artificiell intelligens och öppnar upp för nya möjligheter inom kommunikation, innehållsskapande och informationshantering.

Samtidigt väcker de viktiga frågor om etik, integritet och potentiell missbruk. Hur säkerställer vi att språkmodeller inte förstärker fördomar eller sprider felaktig information? Hur balanserar vi nyttan med potentiella risker för personlig integritet?

Om du vill lära dig att dra nytta av språkmodellerna bakom ChatGPT i arbetet rekommenderar vi att du tar en titt på vår utbildning.

Kostnadsfri ChatGPT guide

Vi tror på kraften i att dela kunskap med alla. Så, för dig som är nyfiken på ChatGPT men inte känner dig redo för en utbildning, har vi skapat en guide som hjälper dig att komma igång. Här lär vi dig allt från hur du skapar ett konto hos OpenAI, till hur du formulerar en kraftfull prompt, och mycket mer.

När du klickar ”skicka guiden” godkänner du också att vi skickar nyhetsbrev till dig, vi delar företagsrelevanta AI-nyheter, insikter och direkt handlingsbara ChatGPT-tips!

Dela inlägget

AI API Kostnader
ChatGPT Guide

Vad kostar AI API?

Jämför priserna för ChatGPT, Claude och Gemini AI API. Använd vår kalkylator för att beräkna dina AI-kostnader enkelt och effektivt.

ChatGPT Guide

Hur fungerar ChatGPT?

Utforska hur ChatGPT fungerar, från textbehandling till svarsgenerering. Lär dig om AI:ns ’tänkande’, kunskaper och begränsningar.

Innehållsförteckning

Boka föreläsning

Fyll i dina kontaktuppgifter i kontaktformuläret nedanför så kontaktar vi dig med mer information och bokningsmöjligheter. 

Boka konsultation

Fyll i dina kontaktuppgifter i kontaktformuläret nedanför så kontaktar vi dig med mer information och bokningsmöjligheter. 

Certifikat, Scribill