språkmodeller

Språkmodeller är artificiella intelligenssystem som kan förstå och generera mänskligt språk. De bygger ofta på neurala nätverk och transformerarkitekturer som möjliggör att modellen kan hantera långsiktiga beroenden i text och lära sig språkets struktur från stora mängder data. En språkmodells primära uppgift är att uppskatta sannolikheten för sekvenser av ord eller token och därigenom kunna generera text som följer sammanhängande språk.

Språkmodeller tränas i två steg: förträning på breda textkorpusar för attlära sig allmän språkförståelse och ofta finjustering eller förstärkning med specifika uppgifter eller domäner. Autoregressiva modeller som GPT-generering räknar ut nästa ord i en sekvens; maskerade språkmodeller som BERT förutsäger vad som saknas i en given text.

Användningsområden inkluderar textgenerering, översättning, sammanfattning, fråge-svars-system, kodgenerering och assistenter. Modellerna kan anpassas genom teknik som finjustering eller in-context learning där man ger exempel i prompten.

Begränsningar och risker är betydande: modellen kan producera felaktiga eller upphovsrättsskyddat innehåll, spegla partiskhet i träningsdata, och sakna verklig förståelse eller verklig källkritik. Dessutom finns frågor om integritet, säkerhet, kostnader och energi. Utvärdering sker ofta med mått som perplexity och uppgifter som BLEU/ROUGE, samt manuella granskningar av fel och bias.

Språkmodeller utvecklas och används inom forskning, näringsliv och offentlig sektor, och deras metodik och etiska ramar fortsätter att utvecklas i takt med teknikutvecklingen.