AI, eller artificiell intelligens, syftar till att skapa maskiner och system som kan utföra uppgifter som normalt kräver mänsklig intelligens. Några sådana kan vara att förstå naturligt språk, identifiera bilder och fatta beslut. En av de mest spännande områdena inom AI idag är just utvecklingen av språkmodeller.
Språkmodeller är AI-system som är tränade att förstå, generera och manipulera naturligt språk. De kan användas för att skapa text, svara på frågor, översätta mellan olika språk, och mycket mer.
Datainsamling
Träning av AI och språkmodeller börjar med datainsamling. AI-modeller lär sig från stora mängder data, ofta kallad “träningsdata”. För språkmodeller innebär detta i allmänhet stora mängder text.
Förbehandling av data
Förbehandling av data innebär att göra innehållet mer lämplig för träning. Det kan innebära att ta bort onödiga tecken, konvertera all text till små bokstäver, dela upp text i meningar eller ord, och så vidare.
Modellkonstruktion och träning
AI-modeller lär sig genom en process som kallas maskininlärning. En vanlig teknik är djupinlärning, där neuronnät med många lager “tränas” att utföra uppgifter genom att successivt justera deras interna parametrar baserat på träningsdata och tillhörande “etiketter”.
Språkmodeller lärs ofta upp med en teknik som kallas “transformatorarkitektur”. I detta fall presenteras modellen för ett stort antal exempel på text och förväntas generera eller förutsäga nästa ord i en sekvens. Tekniken kan exempelvis hjälpa företag att skapa en morgonrock med eget namn, och fortsätta med nya förslag i all oändlighet.
Utvärdering och finjustering
Efter att en AI-modell har tränats utvärderas dess prestanda mot ett separat testdata-set. Modellen kan sedan “finjusteras” eller ytterligare tränas på mer specifik data för att förbättra prestanda på vissa uppgifter. Dessvärre kan teknologin även användas för negativa saker, såsom kriminella aktiviteter. Det är av denna anledning som det även krävs ett säkerhetstänk i arbetsprocessen.
Användning och underhåll
Efter träning och finjustering kan en språkmodell användas för att generera text, svara på frågor och mycket mer. Men det är viktigt att underhålla och övervaka modellens prestanda över tid, eftersom förändringar i den data den interagerar med kan påverka dess effektivitet.
Etik och ansvar
Det är också viktigt att notera att det finns viktiga etiska och ansvarsfrågor kopplade till träning och användning av AI och språkmodeller. Det inkluderar frågor om datasekretess, modellens förmåga att generera felaktig eller missvisande information, och risken för att förstärka fördomar som finns i träningsdatan.