LLM
Hvad er en LLM?
En LLM, eller Large Language Model, er en AI-model, der forstår og skaber sprog. Få en enkel forklaring på, hvad en LLM er, og hvad den bruges til.
En LLM, eller Large Language Model, er en avanceret AI-model, der er trænet til at forstå og skabe menneskeligt sprog. Det er den slags model, der ligger bag chatværktøjer som ChatGPT. Navnet betyder “stor sprogmodel”, og det siger meget om, hvad den gør.
En LLM er trænet på enorme mængder tekst fra bøger, hjemmesider og artikler. Undervejs lærer den, hvordan ord og sætninger typisk hænger sammen. Du kan forestille dig den som en utrolig velbelæst samtalepartner, der har læst mere, end et menneske kan nå på et helt liv, og bruger den viden til at svare dig.
De kendte AI-chatværktøjer bygger hver især på en LLM. De mest udbredte modelfamilier er GPT fra OpenAI, Claude fra Anthropic og Gemini fra Google, og de udvikler sig løbende i nye versioner. Modellerne adskiller sig i detaljerne, men grundprincippet er det samme: de forudsiger sprog ud fra mønstre, de har lært under træningen.
Hvad kan en LLM bruges til?
En LLM kan skrive tekster, besvare spørgsmål, oversætte, opsummere og forklare. Den danner svar ved at forudsige, hvilke ord der mest sandsynligt kommer som de næste. Det er også grunden til, at en LLM er en form for generativ AI: den skaber nyt indhold frem for blot at finde eksisterende.
I praksis møder du LLM’er mange flere steder end i en chat:
- Skriveassistenter: Udkast, omskrivninger og korrektur direkte i dine tekstværktøjer
- Kundeservice: Chatbots, der besvarer de mest almindelige spørgsmål døgnet rundt
- Research: Opsummering af lange rapporter, mødereferater og dokumenter
- Kode: Programmeringsassistenter, der skriver, forklarer og fejlretter kode
- Oversættelse: Oversættelser, der tager højde for kontekst og tone, ikke kun ord for ord
Sådan danner en LLM sit svar
Når du skriver til en LLM, deler den din tekst op i små bidder kaldet tokens. Ud fra alt det, den har lært under træningen, beregner den, hvilken bid der mest sandsynligt kommer som den næste, og gentager processen, indtil svaret er færdigt. Modellen forstår altså ikke verden, som et menneske gør; den er ekstremt god til at genkende og fortsætte mønstre i sprog. Det forklarer både, hvorfor svarene ofte lyder overbevisende, og hvorfor de en gang imellem er forkerte.
Hvorfor er LLM’er relevante i digital markedsføring?
LLM’er er motoren bag mange af de AI-værktøjer, marketingfolk bruger hver dag. Forstår du, hvad en LLM er, bliver det også lettere at bruge værktøjerne klogt. I praksis hjælper en LLM dig med at:
- Skrive og redigere tekster hurtigt
- Få idéer og vinkler til indhold
- Oversætte budskaber til andre sprog
- Opsummere lange dokumenter og research
Et konkret eksempel: En dansk webshop skal have beskrivelser til 200 nye produkter. I stedet for at skrive hver tekst fra bunden kan en medarbejder give en LLM produktdata og et par gode eksempeltekster og få udkast til alle beskrivelserne på en eftermiddag. Tiden bruges derefter på at rette til og sikre, at tonen passer til brandet, i stedet for at stirre på et blankt dokument.
Kvaliteten af svaret afhænger i høj grad af, hvor godt du instruerer modellen. Det er netop den færdighed, der kaldes prompt engineering, og den er værd at øve sig på, uanset hvilket AI-værktøj du bruger.
Hvad skal man være opmærksom på?
En LLM kan tage fejl, fordi den bygger på sandsynlighed og ikke på en facitliste. Den kan finde på oplysninger, der lyder rigtige, men ikke er det. Skriv derfor tydelige prompts, og tjek altid vigtige fakta, før du bruger svaret.
De vigtigste faldgruber er:
- Hallucinationer: Modellen kan opdigte fakta, tal og kilder, der lyder helt troværdige
- Aktualitet: Træningsdata har en skæringsdato, så helt ny viden kan mangle, medmindre værktøjet også slår op på nettet
- Fortrolighed: Del ikke persondata eller forretningshemmeligheder med et værktøj, før du kender dets datapolitik
- Bias: Modellen afspejler de skævheder, der findes i det materiale, den er trænet på
En god tommelfingerregel er at bruge LLM’en som en dygtig assistent, der laver udkast og research, mens du selv beholder ansvaret for det endelige indhold. Så får du hastigheden fra modellen og kvaliteten fra din egen faglighed.
Vil du forstå sprogmodeller bedre?
På vores kursus i Generativ AI & ChatGPT kommer du tæt på, hvordan sprogmodeller fungerer i praksis. Vil du have et samlet forløb, dækker vores 6-ugers AI-kursus emnet i dybden.
Ofte stillede spørgsmål
Er en LLM det samme som ChatGPT?
Ikke helt. ChatGPT er et produkt, du kan bruge. En LLM er den underliggende model, der får ChatGPT til at virke. Den samme model kan bruges i flere forskellige produkter.
Hvad betyder large i Large Language Model?
Det henviser til, at modellen er trænet på enorme mængder tekst og har et meget stort antal indstillinger. Jo større, jo mere nuanceret sprog kan den som regel håndtere.
Forstår en LLM, hvad den skriver?
Nej, ikke som et menneske. Den genkender mønstre i sprog og forudsiger sandsynlige ord. Resultatet kan virke forstående, men der ligger ikke bevidsthed bag.
Kan en LLM bruge helt ny information?
En LLM kender kun det, den er trænet på, frem til et bestemt tidspunkt. Nogle værktøjer kobler dog modellen sammen med søgning, så den kan hente nyere oplysninger.
Findes der danske LLM’er?
De fleste store LLM’er er internationale, men håndterer dansk godt. Der findes også modeller, der er særligt tilpasset dansk sprog.
Relateret indhold
Vil du mestre LLM? Se vores AI-kursus.