Forståelse af de store sprogmodeller

I denne video dykker jeg ned i kunstig intelligens, og helt specifikt store sprogmodeller – også kendt som LLM'er. Jeg forklarer, hvad disse LLM'er egentlig er for en størrelse, og hvordan de fungerer helt grundlæggende. Jeg kommer ind på deres imponerende kapaciteter, men også deres nuværende begrænsninger, for det er vigtigt at have et balanceret billede.

Et centralt emne, jeg berører, er de etiske overvejelser, der knytter sig til AI, især når det kommer til bias. Det er afgørende, at vi forholder os kritisk til, hvordan disse systemer trænes, og hvilke data de bygger på. Gennem en grundig gennemgang forsøger jeg at give jer, seerne, en solid forståelse af, hvordan disse avancerede systemer er i stand til at generere tekst, der minder utrolig meget om den, vi mennesker selv skriver, og hvordan de allerede nu finder anvendelse i mange forskellige sammenhænge.

Se min gennemgang her 👉 https://docs.google.com/document/d/1M6yWc3O3ad8WSUfzuYvQzK_FrzdjNoS0WARKH85UH90/edit?usp=sharing

Takeaways

Kunstig intelligens kan forstå og generere menneskelig tekst.

Store sprogmodeller trænes på enorme mængder data.

LLM'er kan tilpasse sig forskellige skrivestile.

Der er etiske overvejelser ved brug af AI.

Bias kan påvirke output fra AI-systemer.

LLM'er er designet til at forudsige næste ord i en tekst.

De fungerer ved hjælp af dyb læring og transformer-arkitektur.

Forståelse af kontekst er essentiel for LLM'ers præstation.

De har begrænsninger i deres viden og forståelse.

Det er vigtigt at være kritisk over for AI-genereret information.

Kapitler

00:00 Introduktion til Kunstig Intelligens

01:03 Forståelse af Store Sprogmodeller (LLM'er)

05:51 Hvordan LLM'er Fungerer

10:33 Kapaciteter og Begrænsninger af LLM'er