Språkmodellbasert

Språkmodellbasert er et begrep for systemer og metoder som primært bruker en stor språkmodell (LLM) som kjernen i forståelse og generering av naturlig språk. Modellene er trent på store tekstkilder og gir tekstutlegg basert på prompt eller kontekst. Ofte kombineres språkmodellbaserte løsninger med andre komponenter, som kunnskapsbaser eller søkefunksjoner, men kjernelogikken ligger i modellens prediksjoner.

Vanlige bruksområder inkluderer chatboter, innholdsproduksjon, oversettelse, sammendrag, spørsmål-og-svar-systemer og kodegenerering. For å gjøre modellene mer nyttige og trygge brukes teknikker som instruksjonsfintuning og RLHF (reinforcement learning from human feedback). I tillegg brukes ofte retrieval-augmented generation (RAG), hvor modellen støttes av eksterne kilder.

Utvikling og evaluering krever god datakvalitet, å håndtere bias og personvern, samt valg av egnet måle- eller vurderingskriterier. Vanlige metoder er menneskelig vurdering og oppgave-spesifikke evalueringsmål, samt automatiske mål som BLEU eller ROUGE i passende kontekst. Overvåkning er viktig for å oppdage feil og skadelige utsagn.

Begrensninger inkluderer hallusinasjoner, varierende reliabilitet over lengre avsnitt, og sårbarhet for dataavtrykk og feilinformasjon. Etikk og juridiske spørsmål omfatter opphavsrett, kildebruk, åpenhet og brukerkonsent. Mange organisasjoner innfører retningslinjer og styringssystemer for ansvarlig bruk av språkmodellbaserte systemer.

Fremtidig utvikling peker mot mer effektive og tilgjengelige modeller, bedre multimodale evner, forbedret sikkerhet og integrasjon med oppslagsverk for å øke nøyaktighet og pålitelighet.