Vad är LLM:er (stora språkmodeller)?

När du använder generativ AI för att sammanfatta en rapport eller skriva ett utkast till sociala medier-texter, så möjliggör stora språkmodeller (LLM) det. LLM:er är den underliggande tekniken som driver generativ AI. Och allt eftersom de hämtar information från mer data kan de generera mer exakta resultat. Detta är viktigt för företag, som kan använda LLM:er för att ge kunderna mer relevant och personligt innehåll.

Framsteg inom artificiell intelligens (AI) drivna av LLM:er gör det också möjligt för företag att skapa och driftsätta AI-agenter. När de uppmanas av kunder eller personal kan dessa intelligenta system lösa komplexa problem med hjälp av minne, sekventiellt resonemang och självreflektion.

Låt oss gräva i vad som kännetecknar en LLM, hur dessa modeller fungerar och var de kan gynna ditt företag.

Det här får du lära dig:

• Vad är LLM:er?
• Så fungerar stora språkmodeller
• Hur tränas stora språkmodeller?
• Vad används LLM:er till?
• Borde du bygga din egen LLM?
• Vilka är fördelarna och nackdelarna med LLM:er?
• Utnyttja kraften hos LLM:er med Agentforce

Stora språkmodeller (LLM) är motorerna bakom generativ AI. LLM:er kan förstå och svara på frågor med naturligt språk eftersom de är utbildade på enorma mängder textdata. Dessa modeller används nu för att skapa text och visuellt innehåll, skapa sammanfattningar och skriva ny kod.

Användare interagerar med LLM:er genom uppmaningar, frågor och kontext skrivna i naturligt språk som skickas till modellen. Du kan till exempel be en generativ AI-modell att skapa en sammanfattning av den här artikeln. Först skickar du artikelns text till ditt AI-verktyg för att det ska kunna läsa in och analysera den. Sedan skriver du uppmaningen och beskriver vad du letar efter. Jur.kand. skulle då producera en sammanfattning på övergripande nivå. Ju mer data som används för att träna modellen, desto mer fullständiga och exakta blir resultaten.

Med rätt data på plats finns det många sätt som företag kan använda LLM:er, till exempel att låta säljteamet använda AI för uppgifter som att generera presentationer – allt med hjälp av relevant kunddata som beskriver smärtpunkter och preferenser.

Innan du börjar fördjupa dig i din generativa AI-strategi, bekanta dig med hur den här tekniken tar dig från prompt till output. Stora språkmodeller är beroende av tre komponenter: maskininlärning (och djupinlärning), neurala nätverk och transformatormodeller.

Maskininlärningsalgoritmer (ML) instruerar LLM:er i hur man samlar in data, upptäcker kopplingar och identifierar gemensamma funktioner.

Djupinlärning är en delmängd av ML som gör det möjligt för LLM:er att lära sig med mindre mänsklig intervention och använder en probabilistisk metod för att förbättra noggrannheten. Tänk dig en LLM som analyserar 1 000 meningar. Djupinlärningsverktyg avgör vilka bokstäver "E", "T", "A" och "O" som förekommer oftast. Därifrån extrapolerar modellen (korrekt) att dessa är bland de mest använda bokstäverna i engelska.

Neurala nätverk, även kallade artificiella neurala nätverk (ANN), är grupper av sammankopplade noder som kan kommunicera med varandra. Dessa noder är arrangerade i lager inklusive inmatning, utmatning och minst ett mellanlager – och gör det möjligt för LLM:er att bearbeta information snabbt. Dessa nätverk är löst baserade på den mänskliga hjärnans neurala nätverk men är betydligt mindre komplexa.

Transformatormodeller hjälper LLM:er att förstå språkkontext. Med hjälp av en teknik som kallas självuppmärksamhet kan dessa modeller analysera meningsstruktur och ordval för att förstå hur språkliga element relaterar till varandra. Detta gör det möjligt för LLM:er att bättre förstå och bearbeta användarfrågor.

LLM:er förstår text olika baserat på de modeller de använder. Modeller som endast är kodare fokuserar på att förstå text som tillhandahålls, medan modeller som endast är avkodare genererar text baserat på en prompt. När man sätter ihop dem – kodare-avkodare – kan LLM:er förstå och generera text och ta sig an språkdrivna uppgifter som kundtjänst eller försäljning. Till exempel kan en LLM-driven AI-chatbot användas för att svara på kundfrågor om leveranstider, produktinformation eller prisändringar, vilket frigör mänskliga representanter för att arbeta med mer strategiska uppgifter.

Det finns många typer av LLM-agenter, men oavsett vilken du använder förbättrar träning noggrannheten och tillförlitligheten hos deras resultat. Med tanke på att transformatorbaserade neurala nätverk kan innehålla miljarder parametrar krävs träning för att säkerställa att parametrar viktas och tillämpas korrekt på frågor. Olika utbildningsmodeller kan vara mer eller mindre effektiva beroende på komplexiteten och användningsfallet för en LLM.

Nollskottsinlärning innebär att LLM:er utbildas i realtid. Användare ställer frågor och LLM:er sorterar igenom sammankopplade datakällor för att hitta svar. Den initiala noggrannheten är vanligtvis låg men förbättras med tiden.

I ett fåtal steg ger dataforskare ett litet urval av relevanta exempel för att hjälpa LLM:er att etablera grundläggande kopplingar. Fåskottsträning förbättrar avsevärt precisionen i riktade områden.

Utbildning i tankekedjan (CoT) guidar LLM:er genom en enkel resonemangsprocess. Istället för att ställa en enda fråga delar CoT upp den i flera delar. Här är ett exempel:

Standarduppmaning:

Steve har 20 tröjor. Hälften av hans tröjor är kortärmade, och hälften av skjortorna är blå. Hur många blå tröjor har han?

CoT-uppmaning:

Steve har 20 tröjor.

Hälften av hans tröjor är kortärmade. Det betyder att han har 10 kortärmade tröjor.

Hälften av dessa tröjor är blå, vilket betyder att han har 5 blå tröjor.

Även om själva frågan inte är särskilt komplicerad, ger CoT en steg-för-steg-metod för problemlösning som visar en LLM hur man svarar på frågan. Denna metod kan sedan tillämpas på andra frågor.

Finjusterande och domänspecifika modeller ger ytterligare kontextuell information för riktade användningsfall. Till exempel kan ett företag som vill förbättra sin analys av sentimentet i sociala medier förse sin LLM med detaljerad information om hur man förstår specifika ord och fraser inom ramen för sociala plattformar.

I den här typen av modell översätter modellen själva texten till tal – så kallade vektorer – snarare att se till texten i sig. Genom att använda siffror kan datorer använda maskininlärning för att enklare analysera hur ord och meningar placeras tillsammans, och förstå sammanhanget och den semantiska betydelsen för att identifiera sambanden mellan orden.

I en multimodal modell tränas LLM:er att använda flera dataformat för inmatning och utmatning. Tillsammans med text kan dessa format inkludera ljud-, video- eller bilddata.

LLM:er ger AI-agenter möjligheten att konversera på naturligt språk, men det är lättare sagt än gjort.

Traditionella bottar kräver att du manuellt tränar naturliga språkmodeller för att förstå kundernas språk och designdialoger. Denna process är extremt tidskrävande och kostsam för ett företag, men LLM:er erbjuder enklare alternativ.

Till exempel använder lösningar som Agentforce – agentlagret i Salesforce-plattformen – förbyggda färdigheter (samt anpassade åtgärder med låg kod) istället för att du ska behöva gå igenom en lång utbildningsprocess. Agentforce använder även konversationsbaserad AI, så interaktioner med agenter kommer att kännas mer naturliga än robotstyrda.

Andra vanliga användningsfall för LLM inkluderar:

• Textgenerering: Juridiska ledare kan generera text baserat på dina data, vilket gör den mer relevant för dina kunder. Till exempel kan marknadsföringsteam använda en juridikansvarig kandidat för att utarbeta en uppmaning till handling för en ny produkt eller skriva ett reklammejl. Handelsteam kan också använda AI för att generera kampanjer.
• Innehållssammanfattning: Användare kan också be LLM:er att sammanfatta stora textblock. De kan också anpassa utdataformatet. Sammanfattningar kan levereras som kortare stycken, punktlistor eller enstaka meningar.
• Svar från kunskapsbasen: Många företag har kunskapsbaser för anställda och kunder som innehåller svar på vanliga frågor. LLM:er kan använda dessa kunskapsbaser för att svara på användarfrågor.
• Kodgenerering: Det är också möjligt att använda LLM:er för kodgenerering när modeller har tränats i ett specifikt språk. Till exempel kan team be en modell att generera Python-kod för att utföra en specifik funktion.
• Sentimentanalys: LLM:er kan samla in och analysera data från inlägg på sociala medier, e-postmeddelanden, sms och andra datakällor – och sedan analysera dessa data för att fastställa det övergripande användarsentimentet. Detta är ett utmärkt sätt att använda marknadsförings-AI för att identifiera kunder som kan vara frustrerade eller missnöjda och vidta åtgärder för att lösa problemet.
• Språköversättning: LLM:er kan också fungera som översättningstjänster, vilket hjälper ditt serviceteam att använda AI för att svara på frågor på andra språk än sitt eget. Användare kan be modeller att översätta meningar eller stycken till ett annat språk. Med tanke på den stora mängden data som finns tillgänglig online är detta en enkel uppgift för LLM:er. Förbehållet? Kontext saknas ofta i översättningar, så mänsklig tillsyn rekommenderas.
• Klassificering och kategorisering: Med hjälp av LLM:er kan företag effektivisera processen för dataklassificering och kategorisering. Först anger användarna specifika uppgifter: Om data innehåller ett "X"-element eller ett "Y"-värde hör det hemma i kategorin "Z". Sedan har LLM:er i uppdrag att analysera all data inom en specifik uppsättning och tilldela eventuella matchande värden till en angiven kategori.
• AI-agenter: Framsteg inom LLM:er har möjliggjort användningen av AI-agenter. Dessa autonoma applikationer kan ge specialiserad support på begäran för kunder eller personal och kan anpassas för att möta specifika affärskrav.

Det enkla svaret? Förmodligen inte.

Det mer kompletta svaret? I de flesta fall är det dyrt, tidskrävande och onödigt att bygga sin egen LLM .

Det är dyrt eftersom man måste investera i expertis och infrastruktur för att utveckla en skräddarsydd språkmodell. Det är tidskrävande eftersom du behöver tillhandahålla en mängd träningsdata och säkerställa att träningen resulterar i korrekta resultat. Och det är onödigt eftersom man i de flesta fall uppfinner hjulet på nytt.

Att använda förtränade LLM:er med öppen källkod och inbyggda skyddsräcken ger ofta den bästa balansen mellan prestanda och skydd. Företag kan utnyttja kraften i modeller som tränas med hjälp av biljoner datapunkter, utan att oroa sig för att problem i kod kan leda till oavsiktligt äventyrande. Du kan komplettera LLM-modellens information genom att använda en RAG (Retrieval-Augmented Generation), som kombinerar ditt företags mest relevanta och proprietära data.

LLM:er erbjuder en mängd fördelar för organisationer. Dessa inkluderar minskning eller eliminering av manuella processer och möjligheten att upptäcka nya trender och insikter med hjälp av tillgängliga datakällor. För att kunna använda LLM:er effektivt måste företag dock inse var de utmärker sig och var de kan ha svårt.

Här är en titt på några av de främsta fördelarna med LLM:er, och de potentiella nackdelarna med LLM:er:

• Anpassningsförmåga: Eftersom LLM:er använder transformatorarkitekturmodellen, istället för explicita regler som är "hårdkodade", kan den anpassa sig till dynamiska och oförutsägbara uppmaningar den kan få.
• Flexibilitet: Det finns inget enda sätt att använda LLM:er. Företag kan anpassa dessa verktyg för att fungera som AI-assistenter, andrepiloter eller autonoma agenter.
• Prestanda: I takt med att LLM:er analyserar och införlivar mer data förbättras deras prestanda, vilket minskar tiden mellan fråga och svar.
• Effektivitet: Eftersom mycket av LLM-lärandet sker oberoende av mänsklig tillsyn, är personalen fri att ta sig an andra strategiska uppgifter.

• Utvecklings- och driftskostnader: Utvecklingsprocessen kan vara tids- och kostnadsintensiv. Vanliga kostnader inkluderar att skriva och testa kod, hitta och integrera datamängder och säkerställa att LLM:er svarar korrekt på träningsdata.
• Etiska problem: Om data som används för att fatta beslut samlas in utan användarens samtycke kan företag bli föremål för rättsliga utmaningar. Partiskhet är ett annat problem. Om datamängder är felaktigt viktade eller innehåller felaktiga data kan detta leda till svar som verkar korrekta men är partiska mot en viss grupp eller ett visst utfall.
• Förklarbarhet: Det är svårt att förklara beslutsfattandet inom LLM. Detta kan undergräva förtroendet för LLM:s resultat och beslutsfattande. För att kompensera för detta, använd ett förtroendelager som ger dig insikt i hur beslut fattades.
• Hallucinationer/glitch-tokens: Hallucinationer uppstår när användare ber LLM:er att "föreställa sig" att de kan utföra handlingar som de annars är förhindrade att slutföra. Till exempel kan en cyberbrottsling be en LLM att lämna ut kontaktuppgifter till alla på ett företag. LLM avslår begäran baserat på dess säkerhetsregler. Sedan ber angriparen modellen att föreställa sig att den kan utföra åtgärden. Genom att göra det slutför LLM faktiskt den begärda funktionen. Glitch-tokens är å andra sidan teckensträngar som ger oväntade resultat. Både själva tokens och utgångarna verkar till stor del slumpmässiga, vilket gör det svårt att avgöra när eller hur de inträffar.
• Säkerhetsrisker: Modeller kan också medföra säkerhetsrisker. Om till exempel LLM:er utbildas på offentlig och privat data finns det en risk att juridikspecialister äventyras eller att skyddad data exponeras.

Två vägar är sannolika för framtiden för LLM:er: större och mindre.

I takt med att djupinlärningsalgoritmer förbättras och processorer blir kraftfullare kommer stora språkmodeller att kunna hantera större datavolymer snabbare och mer exakt än någonsin.

Samtidigt kan man förvänta sig att se utvecklingen av små språkmodeller som tillämpar samma prestandanivå på mindre, mer noggrant kontrollerade datamängder. Dessa mindre modeller erbjuder ett sätt för företag att definiera mycket specialiserade parametrar och få hög noggrannhet i utdata.

Stora språkmodeller närmar sig allt närmare en fullständig, kontextuell förståelse av kommunikation. Även om tillsyn fortfarande är en avgörande komponent i användningen av juridiska studier, erbjuder dessa modeller ett sätt att överbrygga klyftan mellan mänsklig insikt och IT-verksamhet genom att låta oss tala samma språk.

Nu när du har en djupare förståelse för AI, såväl som LLM:er, kan du ta en rundtur i Agentforce. Med Agentforce kan du bygga autonoma AI-agenter med hjälp av den LLM du väljer, vilket hjälper ditt företag att få mer gjort – och ger en ökning av ROI och produktivitet.