/

20 July 2023

Uitdagingen en mogelijkheden bij het werken met grote taalmodellen

Het werken met grote taalmodellen kan een krachtig hulpmiddel zijn, maar dat komt niet zonder zijn uitdagingen. Er zijn verschillende aspecten die moeten worden aangepakt om ze optimaal te kunnen benutten. In deze verkenning zullen we de obstakels belichten die we tegenkomen bij het werken met deze modellen en mogelijke oplossingen bespreken.

Een van de eerste problemen die opvalt, is de moeilijkheid om datasets te meten. Dit vormt een grote uitdaging, aangezien de effectiviteit van deze modellen grotendeels afhangt van de kwaliteit en kwantiteit van de beschikbare data. Een ander probleem is de afhankelijkheid van tokenizers. Deze hulpmiddelen zijn nodig om de gegevens in een formaat te zetten dat door de modellen kan worden geanalyseerd, maar ze hebben hun beperkingen en kunnen soms resulteren in onnauwkeurige resultaten.

Daarnaast is er de kwestie van de hoge kosten voor het trainen van deze modellen. Dit is niet alleen financieel, maar ook in termen van tijd en middelen. Bovendien kan het finetunen van deze modellen complex zijn, en het vergt vaak veel expertise en ervaring om dit op de juiste manier te doen.

Er zijn ook problemen met inferentiële latentie, die de snelheid kan belemmeren waarmee deze modellen resultaten kunnen produceren. Dit is met name problematisch in toepassingen waar snelheid van cruciaal belang is, zoals real-time chatbots. De beperkte contextlengte van de modellen kan ook leiden tot minder accurate resultaten, omdat ze mogelijk niet in staat zijn om volledige informatie uit langere teksten te halen.

Een ander probleem dat zich voordoet, is het fenomeen van de ‘hallucinaties’. Dit gebeurt wanneer het model informatie genereert die niet bestaat in de inputdata. De redenen hiervoor zijn niet altijd duidelijk en dit kan leiden tot onbetrouwbare resultaten. Ook het tegenstrijdige gedrag van de modellen kan voor problemen zorgen. Dit betekent dat ze verschillende resultaten kunnen produceren, zelfs wanneer ze met dezelfde data worden gevoed.

Bovendien zijn er gevallen waarin de modellen verouderde kennis gebruiken. Dit kan gebeuren wanneer de inputdata niet regelmatig wordt geüpdatet, wat resulteert in resultaten die niet meer relevant of correct zijn. Ten slotte kunnen er taken zijn die niet kunnen worden opgelost door de schaal van het model. Dit kan betekenen dat er meer geavanceerde technieken nodig zijn om deze problemen aan te pakken.

Ondanks deze uitdagingen hebben grote taalmodellen een breed scala aan mogelijke toepassingen. Ze kunnen worden gebruikt in chatbots, waarbij ze helpen bij het simuleren van menselijke gesprekken. Ze kunnen ook worden ingezet in computationele biologie, om complexe biologische processen te modelleren en te begrijpen.

In de wereld van computerprogrammering kunnen deze modellen worden gebruikt om complexe code te genereren of om programmeerproblemen te diagnosticeren. Ook in de creatieve sector kunnen ze worden benut, bijvoorbeeld door het genereren van muziek of tekst.

In de sector van het kenniswerk kunnen ze worden gebruikt om grote hoeveelheden informatie te analyseren en inzichten te genereren. Dit kan bijzonder nuttig zijn in gebieden zoals recht en geneeskunde, waar er een overvloed aan informatie is die moet worden doorzocht.

Bovendien kunnen deze modellen worden gebruikt in redeneringsprocessen, door het voorspellen van de uitkomst van bepaalde situaties op basis van gegeven informatie. Ook in robotica kunnen ze nuttig zijn, bijvoorbeeld om robots te helpen bij het begrijpen van menselijke taal.

In de sociale wetenschappen kunnen ze helpen bij het analyseren van sociale trends en gedragingen op basis van grote hoeveelheden gegevens. Ten slotte kunnen ze worden gebruikt om synthetische gegevens te genereren, die kunnen worden gebruikt voor training en testen zonder inbreuk te maken op de privacy van de gebruikers.

Hoewel er nog een aantal uitdagingen op de weg liggen, is het duidelijk dat grote taalmodellen een belangrijke rol kunnen spelen in een breed scala aan toepassingen. Het aanpakken van deze uitdagingen is essentieel om de potentie volledig te benutten. Daarom moet er doorgaande aandacht zijn voor het verbeteren van de robuustheid, veiligheid, uitlijning, efficiëntie en redeneervermogen van deze modellen om een bredere inzet mogelijk te maken.