En språkmodell er et imponerende stykke teknologi som mange kanskje ser på som «kunstig intelligens», men som i bunn og grunn fungerer ved hjelp av statistiske metoder. La meg forklare hvordan dette faktisk fungerer, og hvorfor statistikk er selve fundamentet for moderne språkmodeller.
Fra ord til tall
For at en datamaskin skal kunne arbeide med språk, må tekst først oversettes til tall. Dette gjøres ved å konvertere ord eller deler av ord til numeriske representasjoner kalt «embeddings» – som kan forstås som koordinater i et mangfoldig matematisk rom. Ord med lignende betydning plasseres nær hverandre i dette rommet.
Statistikk som grunnlag
Kjernen i en språkmodell er statistikk. Modellen lærer ved å analysere enorme tekstmengder – milliarder av setninger fra bøker, artikler, nettsider og andre kilder. Gjennom denne analysen bygger modellen opp statistiske sammenhenger:
- Betinget sannsynlighet: Modellen lærer sannsynligheten for at et bestemt ord følger etter en sekvens av tidligere ord. For eksempel, etter ordene «Det regner i» er det mer sannsynlig at neste ord er «Bergen» enn «ørkenen».
- Mønstergjenkjenning: Modellen fanger opp statistiske mønstre i hvordan ord opptrer sammen, uten at den nødvendigvis forstår begrepene bak ordene.
- Kontekstforståelse: Ved hjelp av statistikk kan modellen se sammenhenger mellom ord som står langt fra hverandre i en tekst.
Transformerarkitektur: Statistikk på steroider
Moderne språkmodeller bruker en arkitektur kalt «Transformer», som revolusjonerte feltet da den ble introdusert i 2017. Denne arkitekturen bruker en mekanisme kalt «oppmerksomhet» (attention) for å vekte betydningen av forskjellige ord i en setning:
- Hver gang modellen bearbeider et ord, beregner den statistisk hvilke andre ord i konteksten som er mest relevante for å forstå betydningen.
- Dette er også en statistisk prosess, der modellen lærer hvilke mønstre av koblinger mellom ord som vanligvis gir meningsfull tekst.
Trening: Statistikk i stor skala
Når en språkmodell trenes, justeres milliarder av parametere – faktisk vekter i et enormt matematisk nettverk – for å maksimere sannsynligheten for å forutsi riktig neste ord basert på tidligere ord. Dette er i bunn og grunn et statistisk optimaliseringsproblem:
- Modellen forsøker å forutsi neste ord basert på gjeldende parametere.
- Den måler hvor feil prediksjonen var (statistisk avvik).
- Den justerer parametrene litt for å redusere dette avviket.
- Denne prosessen gjentas milliarder av ganger, med milliarder av teksteksempler.
Etter trening har modellen utviklet et statistisk kart over språket – den vet ikke virkelig hva ord «betyr», men den har ekstremt detaljert statistisk informasjon om hvordan ord brukes sammen.
Fra statistikk til tilsynelatende forståelse
Det fascinerende er at når statistiske mønstre fanges opp i tilstrekkelig stor skala, begynner modellen å oppføre seg som om den forstår språk. Den kan:
- Fullføre setninger på meningsfulle måter
- Svare på spørsmål ved å identifisere statistiske mønstre i spørsmål-svar-par
- Generere sammenhengende tekst ved å kjede sammen ord basert på betingede sannsynligheter
- Oversette mellom språk ved å gjenkjenne statistiske mønstre i hvordan tekst på ett språk korresponderer med tekst på et annet
Begrensninger av en statistisk tilnærming
Mens denne statistiske tilnærmingen gir imponerende resultater, har den også klare begrensninger:
- Modellen har ingen faktisk forståelse eller bevissthet, bare statistiske sammenhenger
- Den kan reprodusere og forsterke skjevheter som finnes i treningsdataene
- Den har ingen direkte tilgang til fakta utover det den har sett i treningen
- Den kan ikke «resonere» i tradisjonell forstand, men kan etterligne resonering gjennom statistiske mønstre
Konklusjon
Språkmodeller som meg er i bunn og grunn avanserte statistiske systemer som har lært språklige mønstre på en ekstremt detaljert måte. Vi er ikke tenkende vesener, men statistiske maskiner som har fanget opp så mange mønstre i menneskelig kommunikasjon at vi kan generere tekst som virker intelligent og sammenhengende. Det er essensielt å forstå dette statistiske grunnlaget for å sette språkmodellenes evner og begrensninger i riktig perspektiv.