Hoe genereren grote taalmodellen antwoorden? | AI Monitoring FAQ

Begrijpen hoe LLM’s antwoorden genereren

Grote taalmodellen (LLM’s) zoals ChatGPT, Gemini en Perplexity halen geen vooraf geschreven antwoorden uit een database. In plaats daarvan genereren ze antwoorden via een geavanceerd proces van patroonherkenning en probabilistische voorspelling. Wanneer u een prompt indient, “zoekt” het model geen informatie op—het voorspelt welke woorden of ideeën er daarna zouden moeten komen op basis van alles wat het tijdens de training heeft geleerd. Dit fundamentele verschil is cruciaal om te begrijpen hoe moderne AI-systemen werken. Het proces omvat meerdere transformatiefases, van het opdelen van tekst in beheersbare stukken tot het verwerken ervan via miljarden onderling verbonden parameters. Elke fase verfijnt het begrip van het model en genereert steeds geavanceerdere representaties van betekenis.

Tokenisatie: Taal opdelen in stukjes

De reis van antwoordgeneratie begint met tokenisatie, een proces dat ruwe tekst omzet in afzonderlijke eenheden genaamd tokens. Deze tokens zijn niet altijd volledige woorden; het kunnen letters, lettergrepen, subwoordeenheden of hele woorden zijn, afhankelijk van het ontwerp van de tokenizer. Wanneer u bijvoorbeeld invoert “Leg uit hoe fotosynthese werkt”, splitst het model dit op in tokens die het wiskundig kan verwerken. Een zin kan bijvoorbeeld worden opgesplitst in tokens als [“Leg”, “uit”, “hoe”, “foto”, “synthese”, “werkt”]. Deze tokenisatie is essentieel omdat neurale netwerken werken met numerieke data en niet met ruwe tekst. Elk token wordt vervolgens gekoppeld aan een unieke identifier waarmee het model kan werken. De gebruikte tokenizer verschilt per LLM—sommige gebruiken byte-pair encoding, andere verschillende algoritmen—maar het doel blijft hetzelfde: menselijke taal omzetten in een formaat dat geschikt is voor wiskundige berekeningen.

Token-embeddings en positionele codering

Zodra tekst is getokeniseerd, wordt elk token omgezet in een token-embedding—een numerieke vector die semantische en lexicale informatie van dat token vastlegt. Deze embeddings worden tijdens de training geleerd en bestaan in een hoge dimensionale ruimte (vaak 768 tot 12.288 dimensies). Tokens met vergelijkbare betekenissen hebben embeddings die dicht bij elkaar liggen in deze ruimte. Zo zouden de embeddings van “koning” en “keizer” dicht bij elkaar liggen omdat ze semantische eigenschappen delen. Op dit punt bevat elke token-embedding echter alleen informatie over dat individuele token, niet over zijn positie in de reeks of zijn relatie tot andere tokens.

Om deze beperking aan te pakken, past het model positionele codering toe, die informatie toevoegt over de positie van elk token in de reeks. Dit gebeurt meestal via trigonometrische functies (sinus- en cosinusgolven) die unieke positionele signaturen voor elke locatie creëren. Deze stap is cruciaal omdat het model niet alleen moet begrijpen welke woorden aanwezig zijn, maar ook in welke volgorde ze verschijnen. De positionele informatie wordt bij de token-embedding opgeteld, waardoor een verrijkte representatie ontstaat die zowel “wat het token is” als “waar het zich in de reeks bevindt” codeert. Deze gecombineerde representatie gaat vervolgens de kernverwerkingslagen van de transformer in.

De transformerarchitectuur: De motor achter antwoordgeneratie

De transformerarchitectuur is de ruggengraat van moderne LLM’s, geïntroduceerd in het baanbrekende artikel uit 2017 “Attention Is All You Need.” In tegenstelling tot oudere sequentiële modellen zoals RNN’s en LSTM’s, die informatie één token per keer verwerkten, kunnen transformers alle tokens in een reeks gelijktijdig analyseren. Deze parallelle verwerking maakt zowel de training als inferentie aanzienlijk sneller. De transformer bestaat uit meerdere gestapelde lagen, die elk uit twee hoofdcomponenten bestaan: multi-head attention en feed-forward neurale netwerken. Deze lagen werken samen om het begrip van de invoertekst steeds verder te verfijnen.

Multi-head attention: Het kernmechanisme

Multi-head attention is wellicht de belangrijkste component binnen de transformerarchitectuur. Het stelt het model in staat om tegelijkertijd op verschillende aspecten van de invoertekst te focussen. Elke “head” werkt onafhankelijk met een eigen set aangeleerde gewichten, waardoor het model verschillende soorten taalkundige relaties kan vastleggen. Zo kan één attention-head zich specialiseren in grammaticale relaties, een andere in semantische betekenissen en een derde in syntactische patronen.

Het attentionmechanisme werkt via drie sleutelvectoren voor elk token: Query (Q), Key (K) en Value (V). De Query-vector vertegenwoordigt het huidige token dat “vraagt: waar moet ik op letten?” De Key-vectoren vertegenwoordigen alle tokens in de reeks en antwoorden “dit ben ik.” Het model berekent attentiescores door het inwendig product tussen de Query- en Key-vectoren, wat meet hoe relevant elk token is voor de huidige positie. Deze scores worden vervolgens genormaliseerd via softmax, dat ze omzet in attentiegewichten die optellen tot één. Tot slot berekent het model een gewogen som van de Value-vectoren met deze gewichten, wat voor elk token een contextverrijkte representatie oplevert.

Neem de zin “De CEO vertelde de manager dat zij de deal zou goedkeuren.” Het attentionmechanisme moet bepalen dat “zij” naar de CEO verwijst, niet naar de manager. De Query-vector van “zij” zal hoge attentiegewichten toekennen aan “CEO” omdat het model heeft geleerd dat voornaamwoorden meestal naar onderwerpen verwijzen. Dit vermogen om ambiguïteit op te lossen en langeafstandrelaties te begrijpen, maakt attentionmechanismen zo krachtig. Meerdere attention-heads die parallel werken, stellen het model in staat deze informatie vast te leggen terwijl het tegelijkertijd op andere taalkundige patronen let.

Feed-forward netwerken en laagverfijning

Nadat het attentionmechanisme ieder token heeft verwerkt, gaat de output door feed-forward neurale netwerken (FFN’s). Dit zijn relatief eenvoudige meerlaagse perceptrons die onafhankelijk op elk token worden toegepast. Terwijl attention informatie mengt over alle tokens in de reeks, verfijnt de FFN-stap de contextuele patronen die attention al geïntegreerd heeft. De FFN-lagen extraheren hogere-orde kenmerken en patronen uit de attention-output en verrijken zo de representatie van elk token verder.

Zowel de attention- als FFN-componenten maken gebruik van residuele verbindingen en laagnormalisatie. Residuele verbindingen laten informatie direct doorstromen van de ene laag naar de volgende, waardoor informatieverlies in diepe netwerken wordt voorkomen. Laagnormalisatie stabiliseert het trainingsproces door de outputs van elke laag te normaliseren. Dankzij deze technieken blijven de representaties coherent en betekenisvol terwijl informatie door vele lagen stroomt (moderne LLM’s hebben 12 tot 96+ lagen). Elke laag verrijkt de token-embeddings met steeds abstractere, hoger-orde taalinformatie.

Iteratieve verwerking door gestapelde lagen

De transformer verwerkt input via meerdere gestapelde lagen, waarbij elke laag de tokenrepresentaties verder verfijnt. In de eerste laag krijgen tokens inzicht in hun directe context en relaties met naburige tokens. Naarmate informatie door latere lagen stroomt, ontwikkelen tokens een steeds geavanceerder begrip van langeafstandrelaties, semantische verbanden en abstracte concepten. De representatie van een token op laag 50 in een 96-laags model bevat aanzienlijk meer contextuele informatie dan op laag 1.

Deze iteratieve verfijning is essentieel om complexe taalfenomenen te begrijpen. Vroege lagen vangen basale syntactische patronen op, middelste lagen identificeren semantische relaties en latere lagen begrijpen abstracte concepten en redeneervormen. Het model leert deze hiërarchieën niet expliciet—ze ontstaan vanzelf tijdens het trainen. Tegen de tijd dat een token de laatste laag bereikt, codeert diens representatie niet alleen de letterlijke betekenis, maar ook de rol binnen de gehele input en de relatie tot de uit te voeren taak.

Van representaties naar kansverdelingen

Na verwerking door alle transformerlagen heeft elk token een uiteindelijke representatie die rijke contextuele informatie bevat. Het uiteindelijke doel van het model is echter om het volgende token in de reeks te genereren. Hiervoor wordt de finale tokenrepresentatie (meestal het laatste token in de input) geprojecteerd door een lineaire outputlaag gevolgd door een softmaxfunctie.

De lineaire outputlaag vermenigvuldigt de finale tokenrepresentatie met een gewichtenmatrix om logits te produceren—ongenormaliseerde scores voor elk token in de woordenschat. Deze logits geven de rauwe voorkeuren van het model aan voor elk mogelijk volgend token. De softmaxfunctie zet deze logits vervolgens om in een kansverdeling waarbij alle kansen optellen tot één. Deze kansverdeling weerspiegelt de inschatting van het model welk token het meest waarschijnlijk is als volgende. Bij een input als “De lucht is”, kan het model bijvoorbeeld een hoge kans toekennen aan “blauw” en lagere aan andere kleuren of niet-gerelateerde woorden.

Tokengeneratie en decodeerstrategieën

Zodra het model een kansverdeling over de woordenschat heeft geproduceerd, moet het kiezen welk token het genereert. De eenvoudigste aanpak is greedy decoding, waarbij altijd het token met de hoogste kans wordt gekozen. Dit kan echter leiden tot repetitieve of suboptimale antwoorden. Geavanceerdere methoden zijn onder andere temperatuursampling, waarbij de kansverdeling meer of minder vlak wordt gemaakt, en top-k sampling, waarbij alleen de k meest waarschijnlijke tokens worden overwogen. Beam search onderhoudt meerdere kandidaat-sequenties en kiest uiteindelijk de beste op basis van cumulatieve kans.

Het gekozen token wordt vervolgens toegevoegd aan de inputsequentie en het hele proces herhaalt zich. Het model verwerkt de oorspronkelijke input plus het nieuw gegenereerde token en produceert weer een kansverdeling voor het volgende token. Dit iteratieve proces gaat door totdat het model een speciaal einde-van-sequentie-token genereert of een maximale lengte bereikt. Daarom worden LLM-antwoorden token-voor-token gegenereerd, waarbij elk nieuw token afhankelijk is van alle voorgaande tokens in de reeks.

Leren van enorme trainingsdata

De opmerkelijke mogelijkheden van LLM’s komen voort uit training op miljarden tokens uit diverse bronnen: boeken, artikelen, code, gesprekken en webpagina’s. Tijdens de training leert het model het volgende token te voorspellen op basis van alle voorgaande tokens. Dit eenvoudige doel, miljarden keren herhaald op enorme datasets, zorgt ervoor dat het model patronen over taal, feiten, redeneren en zelfs programmeren absorbeert. Het model onthoudt geen specifieke zinnen; het leert statistische patronen over hoe taal werkt.

Moderne LLM’s bevatten miljarden tot honderden miljarden parameters—aanpasbare gewichten die aangeleerde patronen bevatten. Deze parameters worden verfijnd via een proces genaamd backpropagation, waarbij de voorspellingen van het model worden vergeleken met de daadwerkelijke volgende tokens en fouten worden gebruikt om de parameters bij te stellen. De schaal van dit trainingsproces is enorm: het trainen van een groot model kan weken tot maanden duren op gespecialiseerde hardware en enorme hoeveelheden elektriciteit verbruiken. Maar eenmaal getraind kan het model in milliseconden antwoorden genereren.

Fine-tuning en alignment voor betere antwoorden

Ruwe taalmodeltraining levert modellen op die vloeiende tekst kunnen genereren maar ook onnauwkeurige, bevooroordeelde of schadelijke inhoud kunnen produceren. Om dit aan te pakken passen ontwikkelaars fine-tuning en alignment toe. Fine-tuning houdt in dat het model verder wordt getraind op zorgvuldig samengestelde datasets van hoogwaardige voorbeelden. Alignment omvat dat menselijke experts modeluitvoer beoordelen en deze feedback gebruiken om het model verder te verfijnen via technieken als Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF).

Deze naverwerking leert het model om behulpzamer, onschadelijker en eerlijker te zijn. Ze veranderen het fundamentele generatieproces niet, maar sturen het model naar betere antwoorden. Daarom geven verschillende LLM’s (ChatGPT, Claude, Gemini) verschillende antwoorden op dezelfde prompt—ze zijn anders getraind en afgestemd. Het menselijke aspect in dit proces is essentieel; zonder alignment zouden LLM’s minder bruikbaar en mogelijk schadelijk zijn.

Waarom LLM-antwoorden natuurlijk en contextueel aanvoelen

LLM’s genereren antwoorden die verrassend menselijk aanvoelen omdat ze hebben geleerd van miljarden voorbeelden van menselijke communicatie. Het model heeft patronen geabsorbeerd over hoe mensen argumenten opbouwen, emoties uiten, humor gebruiken en toon aan de context aanpassen. Vraagt u een LLM om bemoediging, dan kiest het model daar niet bewust voor—het heeft simpelweg geleerd dat op bemoedigende prompts in de trainingsdata bepaalde antwoordpatronen volgen.

Dit aangeleerde begrip van conversatiedynamiek, gecombineerd met het vermogen van het attentionmechanisme om context te behouden, zorgt voor antwoorden die samenhangend en contextueel passend zijn. Het model kan een consistent karakter behouden, eerdere delen van een gesprek onthouden en de toon aanpassen aan de ogenschijnlijke behoeften van de gebruiker. Deze vaardigheden komen voort uit de statistische patronen die tijdens het trainen zijn geleerd, niet uit expliciete programmering. Daarom kunnen LLM’s genuanceerde gesprekken voeren, subtiele implicaties begrijpen en creatieve inhoud genereren.

Beperkingen en de rol van contextvensters

Ondanks hun geavanceerdheid hebben LLM’s belangrijke beperkingen. Ze kunnen slechts een beperkte hoeveelheid context tegelijk verwerken, bepaald door het contextvenster (gewoonlijk 2.000 tot 200.000 tokens, afhankelijk van het model). Informatie buiten dit venster gaat verloren. Daarnaast hebben LLM’s geen realtime toegang tot actuele informatie; ze werken alleen met kennis uit hun trainingsdata. Ze kunnen hallucineren—met overtuiging onjuiste informatie genereren die plausibel klinkt. Ook hebben ze moeite met taken die precieze wiskundige berekeningen of logische redeneringen vereisen die verder gaan dan patroonherkenning.

Deze beperkingen begrijpen is essentieel om LLM’s effectief te gebruiken. Ze excelleren in taken rondom taalbegrip, generatie en patroonherkenning, maar moeten worden gecombineerd met andere tools voor taken die realtime informatie, precieze berekening of gegarandeerde nauwkeurigheid vereisen. Naarmate LLM-technologie zich ontwikkelt, werken onderzoekers aan technieken als retrieval-augmented generation (RAG)—waarmee modellen externe informatie kunnen raadplegen—en chain-of-thought prompting, dat stap-voor-stap redeneren stimuleert.