Zelfstudie: Artificiële Intelligentie
1. Verdere verdieping in Large Language Models
1.1. Definitie van LLM’s
Grote taalmodellen = geavanceerde AI-systemen die gebruikmaken v enorme hoeveelheden gegevens
& geavanceerde algoritmes om menselijke taal te begrijpen, te interpreteren en te genereren.
Ze zijn voornamelijk gebouwd met behulp v diepgaand leren technieken
De term ‘groot’ verwijst naar zowel de uitgebreide trainingsgegevens als de aanzienlijke omvang vd
modellen
1.2. Belang en toepassingen van LLM’s
Ontwikkeling v LLM’s heeft geleid tot een paradigmaverschuiving in natuurlijke taalverwerking,
waardoor de prestaties v verschillende NLP-taken aanzienlijk w verbeterd => hun vermogen heeft
nieuwe mogelijkheden geopend voor toepassingen zoals chatbots, virtuele assistenten en.
hulpmiddelen voor het genereren van inhoud
Enkele vd meest voorkomende toepassingen v LLM’s zijn:
1. Tekstgeneratie en -aanvulling
2. Machinevertaling
3. Sentimentanalyse
4. Vraag-antwoordsystemen
5. Chatbots en gespreksagenten
1.3. Korte geschiedenis van LLM-ontwikkeling
De ontwikkeling v grote taalmodellen vindt zijn oorsprong in de vroege verwerking v natuurlijke taal
machine learning onderzoek. Hun snelle evolutie begon echter met de komst v deep learning-
technieken en de introductie v de Transformer-architectuur in 2017.
De Transformer-architectuur legde de basis voor LLM’s door mechanismen voor zelfaandacht te
introduceren waarmee modellen complexe taalpatronen effectiever konden begrijpen en weergeven
1.4. Sleutelconcepten en componenten v LLM’s
Om de innerlijke werking van grote taalmodellen beter te begrijpen en de fundamenten te waarderen
die hun capaciteiten mogelijk maken, is het essentieel om de belangrijkste concepten en componenten
v LLM’s te verkennen
Natuurlijke taalverwerking (NLP) begrijpen:
➢ Natural Language Processing = NLP
o = richt zich op de ontwikkeling v algoritmen en modellen die de menselijke taal kunnen
begrijpen, interpreteren & genereren
➢ NLP heeft tot doel de kloof tssn menselijke communicatie & computerbegrip te overbruggen
o Waardoor machines tekst- en spraakgegevens kunnen verwerken & analyseren
,Neurale netwerken en diep leren
➢ De kern v LLM’s zijn neurale netwerken – rekenmodellen geïnspireerd door de structuur &
werking vh menselijk brein
o Netwerken zijn samengesteld uit onderling verbonden “neuronen”
▪ Elke neuron ontvangt input v andere neuronen, verwerkt deze en geeft het
resultaat door aan de volgende laag
▪ Dit proces vh verzenden en verwerken v info door het netwerk stelt het in staat
om complexe patronen en representaties te leren
➢ Diep leren = een deelgebied v machine learning dat zich richt op het gebruik v diepe neurale
netwerken (DNN’s) met veel lagen
o De diepte v deze netwerken stelt hen in staat om hiërarchische representaties v
gegevens te leren, wat voor gunstig is voor taken zoals NLP, waar het begrijpen vd
relaties tssn woorden, zinsdelen en zinnen cruciaal is
Overdracht van leren in LLM’s
➢ = een sleutelconcept id ontwikkeling v LLM’s
➢ Het omvat het trainen v/e model op een grote dataset, meestal met diverse en uitgebreide
tekstgegevens, en het vervolgens afstemmen op een specifieke taak/domein
o Deze benadering stelt het model in staat om kennis die het tijdens de pre-training heeft
opgedaan, te gebruiken om betere prestaties op de doeltaak te bereiken
➢ LLM’s profiteren v overdracht leren omdat ze kunnen profiteren vd enorme hoeveelheid
gegevens en het algemene taalbegrip dat ze tijdens de pre-training verwerven
o Deze pre-trainingsstap stelt hen in staat om goed te generaliseren over verschillende
NLP-taken en zich gemakkelijker aan te passen aan nieuwe domeinen of talen
Transformator-architectuur
➢ = een doorbraak geweest op het gebied NLP en de ontwikkeling v LLM’s
➢ Zelfaandachtmechanisme dat het model in staat stelt om het belang v verschillende woorden
of tokens in een bep context af te wegen
o Hierdoor kunnen LLM’s invoerreeksen parallel verwerken in plaats v opeenvolgend →
snellere en efficiëntere training
➢ De architectuur stelt het model in staat om langdurige afhankelijkheden en relaties binnen de
tekst vast te leggen, wat v belang is voor begrijpen vd context & het genereren v coherente taal
1.5. Prominente LLM’s en hun mijlpalen
De vorderingen op het gebied v natuurlijke taalverwerking en kunstmatige intelligentie hebben geleid
tot een groot aantal baanbrekende taalmodellen. Deze modellen hebben de koers v NLP-onderzoek en
– ontwikkeling bepaald, nieuwe maatstaven vastgesteld en de grenzen verlegd v wat AI kan bereiken
bij het begrijpen en genereren v menselijke taal
, GPT-serie (GPT, GPT-2, GPT-3, GPT-4)
➢ = de serie Generative Pre-trained Transformer (ontwikkeld door OpenAI)
➢ = een vd meest bekende LLM’s
o Elke iteratie vd GPT-serie bouwt voort op de fundamenten v zijn voorgangers en bereikt
nieuwe niveaus v prestaties en mogelijkheden
BERT en zijn varianten
➢ = Bidirectional Encoder Representations from Transformers (ontwikkeld door Google)
➢ Maakte gebruik v/e bidirectionele benadering v training, waardoor het model de context beter
kon begrijpen en relaties tussen woorden effectiever kon vastleggen
T5 en zijn toepassingen
➢ = Tekst-to-Tekst Transfer Transformer – model (ontwikkeld door Google)
➢ Presenteerde een uniforme benadering v NLP-taken door ze te kaderen als tekst-naar-
tekstproblemen → dankzij deze aanpak kon het model nauwkeurig w afgestemd op een breed
scala aan taken met hetzelfde vooraf getrainde model, waardoor het proces werd
vereenvoudigd & de prestaties werden verbeterd
De ontwikkeling & evolutie v prominente grote taalmodellen hebben een aanzienlijke invloed gehad
op het gebied v natuurlijke taalverwerking en kunstmatige intelligentie
1.6. LLM’s trainen
Er zijn essentiële stappen & technieken betrokken bij het trainen v LLM’s, v gegevensvoorbereiding en
modelarchitectuur tot optimalisatie & evaluatie
Data voorbereiding
➢ (1) Sourcing van tekstgegevens:
o De basis v elke succesvolle LLM ligt id kwaliteit & kwantiteit vd tekstgegevens waarop
het is getraind
o Een diverse & uitgebreide tekstdataset stekt het model in staat om de nuances v taal
te leren en goed te generaliseren over verschillende taken
▪ Gegevensbronnen kunnen boeken, artikelen, websites, sociale media en
andere tekstrijke opslagplaatsen zijn
➢ (2) Tokenisatie en voorverwerking:
o Vóór de training moeten de tekstgegevens worden voorverwerkt en getokeniseerd om
ze compatibel te maken met het invoerformaat van de LLM
o Tokenisatie houdt in dat de tekst w opgedeeld in kleinere eenheden waaraan
vervolgens unieke identifiers w toegewezen
o Voorverwerking = opschoonstappen om de consistentie te waarborgen & de prestaties
v het model te verbeteren
1. Verdere verdieping in Large Language Models
1.1. Definitie van LLM’s
Grote taalmodellen = geavanceerde AI-systemen die gebruikmaken v enorme hoeveelheden gegevens
& geavanceerde algoritmes om menselijke taal te begrijpen, te interpreteren en te genereren.
Ze zijn voornamelijk gebouwd met behulp v diepgaand leren technieken
De term ‘groot’ verwijst naar zowel de uitgebreide trainingsgegevens als de aanzienlijke omvang vd
modellen
1.2. Belang en toepassingen van LLM’s
Ontwikkeling v LLM’s heeft geleid tot een paradigmaverschuiving in natuurlijke taalverwerking,
waardoor de prestaties v verschillende NLP-taken aanzienlijk w verbeterd => hun vermogen heeft
nieuwe mogelijkheden geopend voor toepassingen zoals chatbots, virtuele assistenten en.
hulpmiddelen voor het genereren van inhoud
Enkele vd meest voorkomende toepassingen v LLM’s zijn:
1. Tekstgeneratie en -aanvulling
2. Machinevertaling
3. Sentimentanalyse
4. Vraag-antwoordsystemen
5. Chatbots en gespreksagenten
1.3. Korte geschiedenis van LLM-ontwikkeling
De ontwikkeling v grote taalmodellen vindt zijn oorsprong in de vroege verwerking v natuurlijke taal
machine learning onderzoek. Hun snelle evolutie begon echter met de komst v deep learning-
technieken en de introductie v de Transformer-architectuur in 2017.
De Transformer-architectuur legde de basis voor LLM’s door mechanismen voor zelfaandacht te
introduceren waarmee modellen complexe taalpatronen effectiever konden begrijpen en weergeven
1.4. Sleutelconcepten en componenten v LLM’s
Om de innerlijke werking van grote taalmodellen beter te begrijpen en de fundamenten te waarderen
die hun capaciteiten mogelijk maken, is het essentieel om de belangrijkste concepten en componenten
v LLM’s te verkennen
Natuurlijke taalverwerking (NLP) begrijpen:
➢ Natural Language Processing = NLP
o = richt zich op de ontwikkeling v algoritmen en modellen die de menselijke taal kunnen
begrijpen, interpreteren & genereren
➢ NLP heeft tot doel de kloof tssn menselijke communicatie & computerbegrip te overbruggen
o Waardoor machines tekst- en spraakgegevens kunnen verwerken & analyseren
,Neurale netwerken en diep leren
➢ De kern v LLM’s zijn neurale netwerken – rekenmodellen geïnspireerd door de structuur &
werking vh menselijk brein
o Netwerken zijn samengesteld uit onderling verbonden “neuronen”
▪ Elke neuron ontvangt input v andere neuronen, verwerkt deze en geeft het
resultaat door aan de volgende laag
▪ Dit proces vh verzenden en verwerken v info door het netwerk stelt het in staat
om complexe patronen en representaties te leren
➢ Diep leren = een deelgebied v machine learning dat zich richt op het gebruik v diepe neurale
netwerken (DNN’s) met veel lagen
o De diepte v deze netwerken stelt hen in staat om hiërarchische representaties v
gegevens te leren, wat voor gunstig is voor taken zoals NLP, waar het begrijpen vd
relaties tssn woorden, zinsdelen en zinnen cruciaal is
Overdracht van leren in LLM’s
➢ = een sleutelconcept id ontwikkeling v LLM’s
➢ Het omvat het trainen v/e model op een grote dataset, meestal met diverse en uitgebreide
tekstgegevens, en het vervolgens afstemmen op een specifieke taak/domein
o Deze benadering stelt het model in staat om kennis die het tijdens de pre-training heeft
opgedaan, te gebruiken om betere prestaties op de doeltaak te bereiken
➢ LLM’s profiteren v overdracht leren omdat ze kunnen profiteren vd enorme hoeveelheid
gegevens en het algemene taalbegrip dat ze tijdens de pre-training verwerven
o Deze pre-trainingsstap stelt hen in staat om goed te generaliseren over verschillende
NLP-taken en zich gemakkelijker aan te passen aan nieuwe domeinen of talen
Transformator-architectuur
➢ = een doorbraak geweest op het gebied NLP en de ontwikkeling v LLM’s
➢ Zelfaandachtmechanisme dat het model in staat stelt om het belang v verschillende woorden
of tokens in een bep context af te wegen
o Hierdoor kunnen LLM’s invoerreeksen parallel verwerken in plaats v opeenvolgend →
snellere en efficiëntere training
➢ De architectuur stelt het model in staat om langdurige afhankelijkheden en relaties binnen de
tekst vast te leggen, wat v belang is voor begrijpen vd context & het genereren v coherente taal
1.5. Prominente LLM’s en hun mijlpalen
De vorderingen op het gebied v natuurlijke taalverwerking en kunstmatige intelligentie hebben geleid
tot een groot aantal baanbrekende taalmodellen. Deze modellen hebben de koers v NLP-onderzoek en
– ontwikkeling bepaald, nieuwe maatstaven vastgesteld en de grenzen verlegd v wat AI kan bereiken
bij het begrijpen en genereren v menselijke taal
, GPT-serie (GPT, GPT-2, GPT-3, GPT-4)
➢ = de serie Generative Pre-trained Transformer (ontwikkeld door OpenAI)
➢ = een vd meest bekende LLM’s
o Elke iteratie vd GPT-serie bouwt voort op de fundamenten v zijn voorgangers en bereikt
nieuwe niveaus v prestaties en mogelijkheden
BERT en zijn varianten
➢ = Bidirectional Encoder Representations from Transformers (ontwikkeld door Google)
➢ Maakte gebruik v/e bidirectionele benadering v training, waardoor het model de context beter
kon begrijpen en relaties tussen woorden effectiever kon vastleggen
T5 en zijn toepassingen
➢ = Tekst-to-Tekst Transfer Transformer – model (ontwikkeld door Google)
➢ Presenteerde een uniforme benadering v NLP-taken door ze te kaderen als tekst-naar-
tekstproblemen → dankzij deze aanpak kon het model nauwkeurig w afgestemd op een breed
scala aan taken met hetzelfde vooraf getrainde model, waardoor het proces werd
vereenvoudigd & de prestaties werden verbeterd
De ontwikkeling & evolutie v prominente grote taalmodellen hebben een aanzienlijke invloed gehad
op het gebied v natuurlijke taalverwerking en kunstmatige intelligentie
1.6. LLM’s trainen
Er zijn essentiële stappen & technieken betrokken bij het trainen v LLM’s, v gegevensvoorbereiding en
modelarchitectuur tot optimalisatie & evaluatie
Data voorbereiding
➢ (1) Sourcing van tekstgegevens:
o De basis v elke succesvolle LLM ligt id kwaliteit & kwantiteit vd tekstgegevens waarop
het is getraind
o Een diverse & uitgebreide tekstdataset stekt het model in staat om de nuances v taal
te leren en goed te generaliseren over verschillende taken
▪ Gegevensbronnen kunnen boeken, artikelen, websites, sociale media en
andere tekstrijke opslagplaatsen zijn
➢ (2) Tokenisatie en voorverwerking:
o Vóór de training moeten de tekstgegevens worden voorverwerkt en getokeniseerd om
ze compatibel te maken met het invoerformaat van de LLM
o Tokenisatie houdt in dat de tekst w opgedeeld in kleinere eenheden waaraan
vervolgens unieke identifiers w toegewezen
o Voorverwerking = opschoonstappen om de consistentie te waarborgen & de prestaties
v het model te verbeteren
