A LLM (Groot Taalmodel), ook bekend als groot taalmodelis een soort kunstmatig intelligentiemodel dat is getraind op enorme hoeveelheden tekstgegevens om tekst autonoom te begrijpen, te genereren en te voorspellen.
Op basis van de transform-architectuur maken deze modellen gebruik van zelfattentiemechanismen om de complexe relaties tussen woorden in een tekst vast te leggen. Dankzij deze aanpak kunnen ze een groot aantal taken uitvoeren: automatische vertaling, het beantwoorden van vragen, het maken van inhoud, het genereren van code en zelfs het synthetiseren van informatie.
Vergelijking van de belangrijkste LLM's
| Naam model | Bedrijf | Type | Grootte (Parameters) |
|---|---|---|---|
| o3 | Open AI | Eigenaar | 5.000 miljard |
| o3 mini | Open AI | Eigenaar | 20 miljard |
| Gemini 2.0 Pro | Eigenaar | 1.000 miljard | |
| Gemini 2.0 flitser | Eigenaar | 30 miljard | |
| DeepSeek R1 | DeepSeack AI | Eigenaar | 685 miljard |
| Lama 3.3 | Meta | Open Bron | 70 miljard |
| Pixtral Groot | Mistral AI | Open Bron | 124 miljard |
| Claudius 3.5 Sonnet | Antropisch | Eigenaar | 175 miljard |
Hoe een LLM werkt
Massale gegevenstraining
LLM's absorberen miljarden teksten uit boeken, artikelen, websites en gesprekken om linguïstische patronen te leren.
Voorbeeld: GPT-3 werd getraind op ongeveer 45 TB aan tekstgegevens.
Architectuur transformeren
Ze zijn gebaseerd op neurale netwerken van transformatoren die lagen van zelfaandacht gebruiken.
Illustratie: In de zin "Hij laat zijn hond uit" leert het model om "hij" te koppelen aan "hond", afhankelijk van de context.
Bovendien maakt hun ontwerp efficiënte parallellisatie mogelijk voor het verwerken van zeer lange tekstreeksen.
Zelf gesuperviseerd leren
LLM's gebruiken zelfgesuperviseerde leertechnieken zoals de voorspelling van verborgen woorden of de voorspelling van de logische volgorde van een tekst. Dit proces stelt ze in staat om te "leren" zonder dat het handmatig labelen van gegevens nodig is.
Belangrijkste kenmerken
- Veelzijdigheid : Dankzij fine-tuning of prompt engineering kan dezelfde LLM worden aangepast voor uiteenlopende taken als het beantwoorden van vragen, het schrijven van artikelen of het genereren van code.
- Creatieve generatie : originele teksten kunnen produceren (gedichten, scripts, etc.) of complexe informatie kunnen synthetiseren.
- Dynamische context : Sommige LLM's, zoals ChatGPT, bewaren de geschiedenis van een uitwisseling, waardoor het mogelijk is om lange gesprekken efficiënt te beheren.
Praktische toepassingen
- Virtuele assistenten : geautomatiseerde klantenondersteuning, agendabeheer, chatbots...
- Onderwijs : gepersonaliseerde bijlessen, huiswerkcorrectie...
- Zoeken naar : analyse van wetenschappelijke publicaties en synthese van gegevens...
- Inhoud maken : artikelen schrijven, advertentiescripts genereren...
Uitdagingen en beperkingen
- Bias en toxiciteit : LLM's kunnen stereotypen reproduceren of foutieve informatie in trainingsgegevens verspreiden.
- Hallucinaties : ze kunnen onjuiste of verzonnen feiten genereren (bijvoorbeeld onjuiste historische data).
- Energiekosten : de training en uitvoering van deze modellen zijn zeer energie-intensief (er wordt bijvoorbeeld geschat dat de training van GPT-3 ongeveer 1.300 MWh zou verbruiken).
- Privacy : het risico van gegevenslekkage (e-mailadressen, medische informatie, enz.) echt is.
- Ethische en regelgevingskwesties : de noodzaak om te zorgen voor transparantie, traceerbaarheid van beslissingen (modelkaarten) en naleving van de RGPD of deAI-wet Europese.
Toekomstige ontwikkelingen
- Kleinere, efficiëntere modellen : ontwikkeling van geoptimaliseerde architecturen (bijv. TinyBERT) om de koolstofvoetafdruk te verkleinen.
- AI uitgelijnd : het gebruik van technieken zoals reinforcement learning from human feedback (RLHF) om schadelijke reacties te beperken.
- Ethische personalisatie : het aanpassen van LLM's aan specifieke behoeften zonder bestaande vooroordelen te versterken.
Kerncijfers en statistieken over LLM's
Wereldwijd
- Groei van de markt : de markt voor LLM's enGeneratieve AI groeit exponentieel. Sommige onderzoeken (bijvoorbeeld het rapport van Goldman Sachs) suggereren dat generatieve AI het wereldwijde BBP zou kunnen doen toenemen met bijna 7 % in de komende tien jaar.
- Bedrijfsadoptie : van 2021 tot 2024 is het aantal bedrijven dat kiest voor LLM-gebaseerde oplossingen aanzienlijk gestegen, met een stijging tot wel 200 % in bepaalde regio's.
In Frankrijk
- Taalkundige representatie : Frans blijft ondervertegenwoordigd in LLM-opleidingspakketten, met minder dan 5 % de gebruikte tekstgegevens zijn afkomstig van Franstalige inhoud, waardoor de prestaties voor de Franse taal beperkt kunnen zijn.
- Goedkeuring in de industrie : volgens verschillende onderzoeken, ongeveer 25 % van de grote Franse bedrijven heeft LLM-gebaseerde oplossingen al getest, en bijna 40 % van plan zijn om tussen nu en 2025 in deze technologieën te investeren.
- Investeringen en onderzoek : Frankrijk, en Europa meer in het algemeen, versterken hun positie door open source modellen te ontwikkelen (zoals Mistral 7B) en AI-onderzoek te ondersteunen om hun afhankelijkheid van overwegend Engelstalige technologieën te verminderen.
