Hvordan genererer store sprogmodeller svar? | AI-overvågning FAQ

Forståelse af LLM-svargenerering

Store sprogmodeller (LLM’er) som ChatGPT, Gemini og Perplexity henter ikke færdigskrevne svar fra en database. I stedet genererer de svar gennem en sofistikeret proces med mønstergenkendelse og sandsynlighedsbaseret forudsigelse. Når du indsender en prompt, “slår” modellen ikke information op—den forudsiger, hvilke ord eller ideer der bør komme næste baseret på alt, hvad den lærte under træningen. Denne grundlæggende forskel er afgørende for at forstå, hvordan moderne AI-systemer fungerer. Processen involverer flere stadier af transformation, fra at opdele tekst i håndterbare stykker til at bearbejde dem gennem milliarder af sammenkoblede parametre. Hvert trin raffinerer modellens forståelse og genererer stadig mere sofistikerede repræsentationer af betydning.

Tokenisering: Opdeling af sprog i enheder

Rejsen med svargenerering begynder med tokenisering, en proces der konverterer rå tekst til diskrete enheder kaldet tokens. Disse tokens er ikke altid hele ord; de kan være bogstaver, stavelser, delord eller hele ord afhængigt af tokenizerens design. Når du indtaster “Forklar, hvordan fotosyntese virker,” bryder modellen dette ned i tokens, den kan bearbejde matematisk. For eksempel kan en sætning opdeles i tokens som [“Forklar”, “hvordan”, “foto”, “syntese”, “virker”]. Denne tokenisering er essentiel, fordi neurale netværk opererer på numeriske data, ikke rå tekst. Hvert token tilknyttes derefter en unik identifikator, som modellen kan arbejde med. Tokenizeren, der anvendes af forskellige LLM’er, varierer—nogle bruger byte-pair encoding, andre forskellige algoritmer—men målet er det samme: at konvertere menneskesprog til et format egnet til matematisk beregning.

Token-embeddings og positionskodning

Når teksten er tokeniseret, konverteres hvert token til en token-embedding—en numerisk vektor, der fanger semantisk og leksikalsk information om det pågældende token. Disse embeddings læres under træningen og eksisterer i et højdimensionelt rum (ofte 768 til 12.288 dimensioner). Tokens med lignende betydning har embeddings, der ligger tæt på hinanden i dette rum. For eksempel vil embeddings for “konge” og “kejser” være placeret tæt på hinanden, fordi de deler semantiske egenskaber. På dette stadium indeholder hver token-embedding dog kun information om det enkelte token, ikke om dens position i rækken eller dens relation til andre tokens.

For at afhjælpe denne begrænsning anvender modellen positionskodning, som tilfører information om hvert tokens placering i rækken. Dette gøres typisk ved hjælp af trigonometriske funktioner (sinus- og cosinuskurver), der skaber unikke positionssignaturer for hver placering. Dette trin er afgørende, fordi modellen skal forstå ikke kun hvilke ord, der er til stede, men også i hvilken rækkefølge de optræder. Positionsinformationen lægges til token-embedding’en og skaber en beriget repræsentation, der koder både “hvad tokenet er” og “hvor det sidder i rækken”. Denne kombinerede repræsentation sendes derefter ind i transformernes kernebehandlingslag.

Transformer-arkitekturen: Motoren bag svargenerering

Transformer-arkitekturen er rygraden i moderne LLM’er, introduceret i det banebrydende 2017-paper “Attention Is All You Need.” I modsætning til ældre sekventielle modeller som RNN’er og LSTM’er, der bearbejdede information én token ad gangen, kan transformere analysere alle tokens i en sekvens samtidigt. Denne parallelle bearbejdning øger både trænings- og inferenshastighed dramatisk. Transformeren består af flere stablede lag, der hver indeholder to hovedkomponenter: multi-head opmærksomhed og feed-forward neurale netværk. Disse lag arbejder sammen om gradvist at raffinere modellens forståelse af inputteksten.

Multi-head opmærksomhed: Den centrale mekanisme

Multi-head opmærksomhed er uden tvivl den vigtigste komponent i transformer-arkitekturen. Den gør det muligt for modellen at fokusere på forskellige aspekter af inputteksten samtidigt. Hvert “head” opererer uafhængigt med sit eget sæt lærte vægtmatricer, så modellen kan fange forskellige typer sproglige relationer. For eksempel kan ét opmærksomhedshoved specialisere sig i grammatiske relationer, et andet i semantiske betydninger og et tredje i syntaktiske mønstre.

Opmærksomhedsmekanismen fungerer gennem tre nøglevektorer for hvert token: Query (Q), Key (K) og Value (V). Query-vektoren repræsenterer det aktuelle token, der spørger “hvad skal jeg være opmærksom på?” Key-vektorerne repræsenterer alle tokens i sekvensen og svarer “her er jeg.” Modellen beregner opmærksomhedsscorer ved at tage prikproduktet mellem Query- og Key-vektorerne, hvilket måler, hvor relevant hvert token er for den aktuelle position. Disse scorer normaliseres derefter med softmax, som omdanner dem til opmærksomhedsvægte, der summerer til én. Til sidst beregner modellen en vægtet sum af Value-vektorerne ved hjælp af disse opmærksomhedsvægte, hvilket giver en kontekstberiget repræsentation for hvert token.

Overvej sætningen “Direktøren sagde til lederen, at hun ville godkende aftalen.” Opmærksomhedsmekanismen skal afgøre, at “hun” refererer til direktøren og ikke lederen. Query-vektoren for “hun” vil have høje opmærksomhedsvægte for “direktør”, fordi modellen har lært, at pronominer typisk refererer til subjekter. Denne evne til at løse tvetydighed og forstå langtrækkende afhængigheder gør opmærksomhedsmekanismer så kraftfulde. Flere opmærksomhedshoveder, der arbejder parallelt, gør det muligt for modellen at indfange denne information, mens den samtidig er opmærksom på andre sproglige mønstre.

Feed-forward netværk og lagforfining

Efter at opmærksomhedsmekanismen har bearbejdet hvert token, sendes outputtet gennem feed-forward neurale netværk (FFN’er). Dette er relativt simple multilags-perceptroner, der anvendes uafhængigt på hvert token. Mens opmærksomheden blander information på tværs af alle tokens i rækken, forfiner FFN-trinnet de kontekstuelle mønstre, som opmærksomheden allerede har integreret. FFN-lagene uddrager højere niveau-funktioner og mønstre fra opmærksomhedsoutputtet og beriger yderligere hver tokens repræsentation.

Både opmærksomheds- og FFN-komponenter bruger residualforbindelser og lag-normalisering. Residualforbindelser tillader information at flyde direkte fra ét lag til det næste og forhindrer informations-tab i dybe netværk. Lag-normalisering stabiliserer træningsprocessen ved at normalisere outputtet fra hvert lag. Disse teknikker sikrer, at mens informationen flyder gennem mange lag (moderne LLM’er har 12 til 96+ lag), forbliver repræsentationerne sammenhængende og meningsfulde. Hvert lag beriger gradvist token-embeddings med mere abstrakt, højere sproglig information.

Iterativ bearbejdning gennem stablede lag

Transformeren bearbejder input gennem flere stablede lag, hvor hvert lag forfiner token-repræsentationerne. I det første lag får tokens bevidsthed om deres umiddelbare kontekst og relationer til nærliggende tokens. Efterhånden som informationen flyder gennem efterfølgende lag, udvikler tokens en stadig mere sofistikeret forståelse af langtrækkende afhængigheder, semantiske relationer og abstrakte begreber. En tokens repræsentation i lag 50 i en 96-lags model indeholder langt mere kontekstuel information end dens repræsentation i lag 1.

Denne iterative forfining er afgørende for at forstå komplekse sproglige fænomener. Tidlige lag kan fange grundlæggende syntaktiske mønstre, mellemlag kan identificere semantiske relationer, og senere lag kan forstå abstrakte begreber og ræsonnementsmønstre. Modellen lærer ikke disse hierarkier eksplicit—de opstår naturligt i træningsprocessen. Når et token når det sidste lag, koder dets repræsentation ikke bare dets bogstavelige betydning, men også dets rolle i hele inputsekvensen og hvordan det relaterer til opgaven.

Fra repræsentationer til sandsynlighedsfordelinger

Efter bearbejdning gennem alle transformerlag har hvert token en endelig repræsentation, der indfanger rig kontekstuel information. Modellens ultimative mål er dog at generere det næste token i rækken. For at opnå dette projiceres den endelige token-repræsentation (typisk det sidste token i inputsekvensen) gennem et lineært outputlag efterfulgt af en softmax-funktion.

Det lineære outputlag multiplicerer den endelige token-repræsentation med en vægtmatrix for at producere logits—unormaliserede scorer for hvert token i ordforrådet. Disse logits indikerer modellens rå præference for hver mulig næste token. Softmax-funktionen konverterer derefter disse logits til en sandsynlighedsfordeling, hvor alle sandsynligheder summerer til én. Denne sandsynlighedsfordeling repræsenterer modellens vurdering af, hvilket token der bør komme næste. For eksempel, hvis inputtet er “Himlen er,” kan modellen tildele høj sandsynlighed til “blå” og lavere sandsynligheder til andre farver eller uvedkommende ord.

Token-generering og dekoderingsstrategier

Når modellen har produceret en sandsynlighedsfordeling over ordforrådet, skal den vælge, hvilket token der skal genereres. Den simpleste tilgang er grådig dekodning, der altid vælger tokenet med den højeste sandsynlighed. Dette kan dog føre til gentagende eller suboptimale svar. Mere sofistikerede tilgange inkluderer temperatur-sampling, som justerer sandsynlighedsfordelingen for at gøre den mere eller mindre jævn, og top-k-sampling, der kun overvejer de k mest sandsynlige tokens. Beam search opretholder flere kandidatsekvenser og vælger den samlede bedste baseret på kumulativ sandsynlighed.

Det valgte token tilføjes derefter til inputsekvensen, og hele processen gentages. Modellen bearbejder det oprindelige input plus det nyligt genererede token og producerer en sandsynlighedsfordeling for det næste token. Denne iterative proces fortsætter, indtil modellen genererer et særligt slut-på-sekvens-token eller når en maksimal længdegrænse. Derfor genereres LLM-svar token-for-token, hvor hvert nyt token afhænger af alle tidligere tokens i sekvensen.

Læring fra massiv træningsdata

LLM’ers bemærkelsesværdige evner stammer fra træning på milliarder af tokens fra forskellige kilder: bøger, artikler, koderepositorier, samtaler og websider. Under træningen lærer modellen at forudsige det næste token givet alle tidligere tokens. Dette simple mål, gentaget milliarder af gange på tværs af massive datasæt, får modellen til at absorbere mønstre om sprog, fakta, ræsonnement og endda kodning. Modellen husker ikke specifikke sætninger; den lærer statistiske mønstre om, hvordan sprog fungerer.

Moderne LLM’er indeholder milliarder til hundredvis af milliarder af parametre—justerbare vægte, der koder lærte mønstre. Disse parametre forfines gennem en proces kaldet backpropagation, hvor modellens forudsigelser sammenlignes med de faktiske næste tokens, og fejl bruges til at opdatere parametrene. Omfanget af denne træningsproces er enormt: træning af en stor model kan tage uger eller måneder på specialiseret hardware og forbruge enorme mængder elektricitet. Når modellen først er trænet, kan den dog generere svar på millisekunder.

Finjustering og tilpasning for bedre svar

Rå sprogmodeltræning producerer modeller, der kan generere flydende tekst, men som kan skabe unøjagtigt, forudindtaget eller skadeligt indhold. For at imødegå dette anvender udviklere finjustering og tilpasning. Finjustering indebærer træning af modellen på kuraterede datasæt med høj kvalitet. Tilpasning involverer, at menneskelige eksperter vurderer modellens output og bruger denne feedback til yderligere at forfine modellen gennem teknikker som forstærkningslæring fra menneskelig feedback (RLHF).

Disse eftertræningsprocesser lærer modellen at være mere hjælpsom, harmløs og ærlig. De ændrer ikke den grundlæggende svargenereringsmekanisme, men guider i stedet modellen mod at generere bedre svar. Derfor producerer forskellige LLM’er (ChatGPT, Claude, Gemini) forskellige output for samme prompt—de er blevet finjusteret og tilpasset forskelligt. Det menneskelige element i denne proces er essentielt; uden tilpasning ville LLM’er være mindre nyttige og potentielt skadelige.

Hvorfor LLM-svar føles naturlige og kontekstuelle

LLM’er genererer svar, der føles bemærkelsesværdigt menneskelige, fordi de har lært af milliarder af eksempler på menneskelig kommunikation. Modellen har absorberet mønstre om, hvordan mennesker opbygger argumenter, udtrykker følelser, bruger humor og tilpasser tone til kontekst. Når du beder en LLM om opmuntring, beslutter den sig ikke bevidst for at være empatisk—den har lært, at visse svarmønstre følger opmuntrende prompts i dens træningsdata.

Denne lærte forståelse af samtaledynamik, kombineret med opmærksomhedsmekanismens evne til at bevare kontekst, skaber svar, der føles sammenhængende og kontekstuelt passende. Modellen kan opretholde en konsistent karakter, huske tidligere dele af en samtale og tilpasse sin tone baseret på brugerens tilsyneladende behov. Disse evner opstår fra de statistiske mønstre, der er lært under træningen, ikke fra eksplicit programmering. Derfor kan LLM’er deltage i nuancerede samtaler, forstå subtile antydninger og generere kreativt indhold.

Begrænsninger og rollen af kontekstvinduer

På trods af deres sofistikering har LLM’er vigtige begrænsninger. De kan kun bearbejde en begrænset mængde kontekst ad gangen, defineret af kontekstvinduet (typisk 2.000 til 200.000 tokens afhængigt af modellen). Information uden for dette vindue går tabt. Derudover har LLM’er ikke realtidsadgang til aktuelle oplysninger; de kan kun arbejde med viden fra deres træningsdata. De kan hallucinere—selvsikkert generere falsk information, der lyder plausibel. De har også svært ved opgaver, der kræver præcis matematisk beregning eller logisk ræsonnement, der går ud over mønstergenkendelse.

At forstå disse begrænsninger er afgørende for effektiv anvendelse af LLM’er. De udmærker sig ved opgaver, der involverer sprogforståelse, generering og mønstergenkendelse, men bør kombineres med andre værktøjer til opgaver, der kræver realtidsinformation, præcis beregning eller garanteret nøjagtighed. Efterhånden som LLM-teknologien udvikler sig, udvikler forskere teknikker som retrieval-augmented generation (RAG), der gør det muligt for modeller at få adgang til eksterne informationskilder, og chain-of-thought prompting, der opmuntrer til trinvis ræsonnement.