Taalmodelgebaseerde

Taalmodelgebaseerde systemen zijn toepassingen die primair steunen op een taalmodel voor het begrijpen en genereren van menselijke taal. Ze gebruiken doorgaans diepe neurale netwerken, vaak gebaseerd op transformer-architecturen, en worden getraind op grote hoeveelheden tekst. Afhankelijk van de implementatie kunnen taalmodellen tekst autoregressief genereren of invoer zin voor zin omzetten in uitvoer via encoder-decoder structuren.

Tijdens de training wordt meestal een combinatie van vooropleidingen op enorme tekstverzamelingen en fijn afstellen op specifieke taken toegepast. Voorbeelden van grote taalmodellen zijn modellen die bekend zijn onder namen zoals GPT-, BERT-, en T5-achtige systemen, evenals varianten zoals GPT-4 of BERT-achtige modellen. Deze modellen leren statistische patronen, syntaxis en semantiek die ze kunnen toepassen bij verschillende taken.

Toepassingen omvatten chatbots en klantondersteuning, automatische samenvatting en vertaling, vraag-antwoord-systemen, inhoudcreatie, programmeerondersteuning en data-augmentatie. De prestaties hangen af van de kwaliteit en representativiteit van de trainingsdata, de prompt-ontwerp en de afstelling op de taak.

Voordelen zijn onder meer flexibiliteit, brede taalvaardigheid en vermogen tot zero-shot of few-shot werk. Nadelen zijn onder meer hallucinaties (het genereren van feilbare of verzonnen feiten), vertekeningen in de trainingsdata, hoge rekenkosten en zorgen over privacy en misbruik. Het is gebruikelijk om controles en evaluaties uit te voeren om betrouwbaarheid te vergroten.

Het veld is actief in ontwikkeling, met aandacht voor betrouwbaarheid, veiligheid en verantwoorde toepassing van taalmodelgebaseerde systemen in uiteenlopende sectoren.