Språk har alltid varit människans främsta verktyg för att förstå, förklara och dela kunskap. I takt med att artificiell intelligens har utvecklats har datorer blivit allt bättre på att arbeta med text, och i dag är det något som kallas Large Language Models – ofta förkortat LLM – som står i centrum.
De har på kort tid gått från att vara ett forskningsprojekt till att bli en grundläggande del av hur företag, forskare och privatpersoner använder teknik. Idag tittar vi närmare på vad LLM är och hur det används.
Grunden i en Large Language Model
En LLM är ett AI-system som tränas på enorma mängder text från böcker, artiklar, hemsidor och andra källor. Genom träningen lär sig modellen hur ord hänger ihop och kan därför skapa nya meningar som följer samma mönster. Tekniken bygger på transformer-arkitekturen, en metod som gör det möjligt att förstå sammanhang och relationer i språket på ett mer naturligt sätt än tidigare modeller.
Kärnan i en sådan modell är dess parametrar. En parameter kan liknas vid en liten ”inställning” som hjälper modellen att avgöra vilket ord som är mest sannolikt att komma härnäst i en text. Ju fler parametrar, desto bättre kan modellen förstå nyanser i språket. Moderna LLM har miljarder parametrar och kan därför skriva texter som känns väldigt mänskliga.
Utvecklingen och kostnaderna
På bara några år har utvecklingen gått i raketfart. När den första transformer-modellen kom 2017 gick det att träna den för under tusen dollar. I dag kostar det däremot enorma summor att bygga de mest avancerade modellerna – Gemini Ultra från 2024 sägs ha krävt över 190 miljoner dollar för att tränas.
Samtidigt har kostnaderna för lite mindre modeller blivit mycket lägre. En modell i stil med GPT-3 kunde 2020 kosta flera miljoner dollar att träna. Två år senare gick det att göra samma sak för under en halv miljon. Utvecklingen fortsätter åt det hållet, vilket betyder att LLM snart kan bli ännu billigare att skapa, samtidigt som de hela tiden blir starkare och mer användbara.
Användningsområden
Det som gör LLM så användbara är bredden av uppgifter de kan hantera. De används för att skriva texter, skapa sammanfattningar och översätta mellan språk. Programmerare använder dem för att få hjälp med kod, medan forskare använder dem för att sortera och analysera stora textmängder.
I vardagen märks tekniken kanske mest i form av chatbotar och digitala assistenter. Företag kan låta AI ta hand om enklare kundfrågor dygnet runt, vilket sparar både tid och resurser. Samtidigt får kunderna snabbare svar. LLM finns också i verktyg som kan rätta grammatik, föreslå formuleringar eller ge kreativa idéer.
Styrkor och möjligheter
En tydlig fördel är att LLM kan anpassa sig till olika situationer. De kan skriva både formellt och vardagligt, förklara komplicerade ämnen på ett enkelt sätt och ta fram idéer som människor sedan kan bygga vidare på.
De har gjort det enklare för personer utan språklig expertis att skriva texter som ser professionella ut, och de kan spara tid i allt från administration till forskning.
Utmaningar och risker
Trots alla fördelar finns det problem som måste tas på allvar. En vanlig svaghet är så kallade hallucinationer, där modellen hittar på information som inte stämmer men ändå låter trovärdig. Det gör att användare behöver vara noga med att kontrollera fakta.
Ett annat problem är att modellerna kan spegla skevheter som finns i träningsdata. Om materialet innehåller fördomar riskerar modellen att återge dem. Detta kan leda till partiska eller orättvisa svar.
Dessutom finns risker kopplade till datasäkerhet. Eftersom LLM tränas på stora textmängder kan de ibland råka återskapa känsligt eller upphovsrättsskyddat innehåll.
Etik och reglering
För att tekniken ska kunna användas på ett tryggt sätt diskuteras regler och riktlinjer runt om i världen.
Transparens kring hur modellerna tränas, tydliga metoder för faktakontroll och ansvar för hur resultaten används är några av de punkter som lyfts fram. Utan etiska ramar riskerar LLM att missbrukas eller ge negativa konsekvenser.
Framtiden för LLM
Det mesta pekar på att dessa modeller kommer att fortsätta spela en central roll i AI-landskapet. Nya versioner blir både billigare och mer kraftfulla, vilket öppnar för ännu fler användningsområden.
Samtidigt kräver utvecklingen att forskare, företag och lagstiftare hittar rätt balans mellan innovation och ansvar.