Large Language Models: hoe ze werken en hoe je ze gebruikt

Wat als je marketingteksten kon schrijven, je webshop kon ontwerpen, alle pagina's kon programmeren, je boekhouding kon bijhouden en klantvragen kon beantwoorden—allemaal tegelijk? Dit is de belofte van Large language models. Bedrijven gebruiken steeds vaker enterprise-grade LLM's om een breed scala aan zakelijke taken uit te voeren, van copywriting tot programmeren tot klantenservice. Deze zakelijke toepassingen kunnen op grote schaal werken met beveiligingsfuncties die je misschien niet vindt in gratis, algemene LLM modellen zoals ChatGPT. Hier is een overzicht van large language models vanuit ecommerce-perspectief.

Wat zijn large language models?

Large language models (LLM's) zijn kunstmatige intelligentie-modellen die deep learning gebruiken om menselijke taal te begrijpen, genereren en manipuleren—en sommige zijn zelfs multimodaal, wat betekent dat ze tekst, beelden, video en audio kunnen genereren. LLM's worden getraind op enorme datasets die tekst bevatten uit boeken, websites, artikelen, blogs en meer. LLM's kunnen deze gigantische datasets verwerken door middel van onbegeleid leren—wat betekent dat ze getraind kunnen worden met ongelabelde data. Eenmaal getraind kan een groot taalmodel worden verfijnd met gelabelde data en begeleiding, waarbij datawetenschappers feedback geven op de output of parameters aanpassen.

LLM's kunnen talloze taalgerelateerde taken uitvoeren, waaronder tekstgeneratie, taalvertaling, samenvatting en sentimentanalyse. Hoewel deze generatieve AI-modellen niet het redeneerend vermogen van het menselijk brein hebben, kunnen ze tekst genereren die overtuigend menselijke taal nabootst door een complex, probabilistisch algoritme te gebruiken om af te leiden welke letters of woorden er vervolgens zouden moeten komen.

Enkele van de meest gebruikte LLM's zijn GPT en o1 van OpenAI, Google's Gemini, Anthropic's Claude, en Meta's Llama, om er een paar te noemen. Deze LLM's voeden populaire chatbots en generatieve AI-tools.

Hoe large language models werken

• Data
• Architectuur
• Training
• Onderhoud

LLM's vertrouwen op deep learning, een onderdeel van machine learning dat meerdere lagen van neurale netwerken gebruikt—computerprogramma's die leren van data op een manier die geïnspireerd is door het menselijk brein. Neurale netwerken bestaan uit lagen van onderling verbonden knooppunten die samenwerken om informatie te verwerken en voorspellingen te maken.

De belangrijkste ingrediënten voor het trainen en gebruiken van LLM's zijn data (waarop je het model traint), modelarchitectuur (het type model dat je traint), training (hoe je het model traint), en onderhoud (hoe je het model draaiende houdt).

Hier is een nadere blik:

Data

Large language models worden voorgetraind op enorme hoeveelheden tekstdata uit boeken, artikelen en code, onder andere. Het LLM-trainingsproces houdt in dat het model grote, tekstgebaseerde datasets krijgt toegevoerd, en het patronen en relaties binnen die trainingsdata laat leren (meer daarover zo). Als algemene regel geldt: meer data—en data van hogere kwaliteit—leidt tot robuustere, capabelere AI-modellen.

De transformer-architectuur kan getraind worden op ongestructureerde data (in wezen geschreven informatie die niet gelabeld of uitgesplitst is in een spreadsheet). Dit wordt soms onbegeleid leren genoemd.

Architectuur

LLM's zijn transformer-modellen—wat betekent dat ze een krachtig type neuraal netwerk zijn dat bijzonder effectief is in het omgaan met taal, of het nu gaat om schrijven, vertalen of vragen beantwoorden over een tekst. Je kunt een transformer zien als een bijzonder aandachtige lezer. Wanneer het een zin leest, kijkt het niet alleen naar elk woord één voor één. In plaats daarvan let het op alle woorden in de zin tegelijk, en begrijpt het hoe ze zich tot elkaar verhouden in context.

Bijvoorbeeld, in de zin "De kat zat op de mat," kan een transformer begrijpen dat "de kat" het onderwerp is en "de mat" het voorwerp—ook al worden de woorden gescheiden door verschillende andere woorden.

Training

De prestaties van een groot taalmodel—zijn vermogen om menselijke taal te begrijpen en genereren—zijn gebaseerd op patronen die zijn neurale netwerken leren tijdens de training. Hier is een eenvoudige analogie voor hoe dit werkt: Stel je voor dat je een hond probeert te leren een bal te apporteren. Je gooit de bal, en de hond rent erachteraan. Als de hond de bal terugbrengt, geef je hem een beloning. Als de hond de bal niet terugbrengt, geef je hem geen beloning.

• In deze analogie is het brein van de hond zoals een neuraal netwerk, en de beloning is zoals een reward.
• Het brein van de hond bestaat uit neuronen die met elkaar verbonden zijn. Op dezelfde manier bestaat het neurale netwerk uit knooppunten die ook met elkaar verbonden zijn.
• Wanneer je de bal gooit, geef je de hond inputdata. Het brein van de hond verwerkt deze data en besluit wat te doen. Wanneer je een LLM een vraag stelt of een tekstprompt geeft, verwerkt zijn neurale netwerk ook inputdata en maakt voorspellingen gebaseerd op die data.
• Als de hond de bal terugbrengt, krijgt hij een beloning, wat de verbindingen tussen de neuronen in zijn brein die tot die beslissing leidden versterkt. Op dezelfde manier, wanneer een neuraal netwerk een juiste voorspelling maakt, worden de verbindingen tussen de knooppunten die tot die voorspelling leidden versterkt.

Wat voor soort voorspellingen maakt het LLM? In wezen voorspelt het het meest waarschijnlijke volgende woord in elke gegeven reeks woorden gebaseerd op eerdere context. Dit staat bekend als token-waarschijnlijkheid: de kans dat een bepaalde token (een woord of subwoord) de volgende zal zijn in de reeks. LLM's genereren tekst één token tegelijk, waarbij ze de volgende token voorspellen gebaseerd op de voorafgaande tokens en de trainingsdata van het model.

Training omvat vaak honderden miljarden tokens en aanzienlijke rekenkracht. Gedistribueerde softwaresystemen over meerdere servers hanteren deze grootschalige modellen. Als dit ingewikkeld klinkt, dat is het zeker! Het trainen van large language models vereist immense technische expertise.

Onderhoud

Leveranciers moeten LLM modellen onderhouden om optimale prestaties te garanderen. LLM's zijn niet "live," om het zo te zeggen—ze hebben geen toegang tot alle gedigitaliseerde geschreven content zoals die online wordt gepubliceerd. In plaats daarvan zijn ze afhankelijk van de recentheid van de data waarop ze getraind zijn. Om actueel te blijven, moeten ze dus periodiek getraind worden op nieuwe data.

LLM's kunnen verfijnd worden om nuttige antwoorden te geven met minder input. Desondanks vereist het trainen van LLM's nog steeds menselijke feedback voor kwaliteitscontrole—ook al is het proces technisch "onbegeleid." Een manier om dit te doen is door prompt engineering, waarbij datawetenschappers inputprompts verfijnen om LLM's te begeleiden bij het uitvoeren van specifieke taken of het genereren van gewenste reacties.

Voordelen van large language models

Een steeds groter aantal bedrijven gebruikt LLM modellen om tekst te genereren, code te schrijven en klantenservice-aanvragen af te handelen, onder andere. Dit helpt verklaren waarom zoveel van de $184 miljard wereldwijde AI-economie gericht is op LLM's. De vele voordelen van LLM's zijn:

• Veelzijdigheid. LLM's kunnen een breed scala aan taken uitvoeren, zoals tekstgeneratie, tekstclassificatie, talen vertalen, sentimentanalyse en vraagbeantwoording, allemaal binnen één model.
• Schaalbaarheid. LLM's kunnen enorme hoeveelheden ongestructureerde data verwerken, waardoor ze grote datasets efficiënt kunnen verwerken en analyseren. Dit is waardevol voor mensen die in ecommerce werken, omdat een groot deel van verkoopsucces komt van het begrijpen en inzichten halen uit de data die je verzamelt van klanten en websitebezoekers.
• Steeds betere nauwkeurigheid. Door hun grootschaligheid en geavanceerde trainingstechnieken zoals self-attention en in-context learning, genereren LLM's steeds nauwkeurigere en contextbewuste reacties.
• Automatisering. LLM's verminderen de behoefte aan handmatig werk bij het genereren van content, en automatiseren taken zoals chatbot-interacties, rapportschrijven en zelfs codegeneratie. Dit bespaart je team tijd en middelen, zodat je je kunt richten op andere taken die meer strategisch denken vereisen.

Beperkingen van large language models

Large language models revolutioneren actief het bedrijfsleven zoals we dat kennen, maar de technologie heeft nog steeds opmerkelijke beperkingen:

• Afhankelijkheid van grote datasets. LLM's hebben enorme hoeveelheden sequentiële data en een enorme modelgrootte nodig om hoge prestaties te bereiken. Dit maakt ze berucht resource-intensief om te trainen en onderhouden. Er zijn ook juridische uitdagingen rond wat gebruikt kan worden als trainingsdata, en of compensatie vereist is.
• Privacy. LLM's zijn niet immuun voor datalekken, en alle data die aan een LLM wordt toegevoerd loopt het risico gelekt te worden bij een inbreuk. Het gebruik van LLM's om eigendomsdata en klantinformatie te verwerken kan een beveiligingsrisico vormen.
• Problemen met niche-verzoeken. LLM's kunnen moeite hebben om precieze antwoorden te geven op niche-vragen, wat technieken zoals retrieval augmented generation vereist—in wezen het ophalen van data uit externe bronnen (zoals zoekmachines) en het gebruik van die informatie om een nauwkeuriger en gedetailleerder antwoord te creëren.
• Contextbeperkingen. Hoewel LLM's grote hoeveelheden inputtekst kunnen verwerken, kunnen ze de context kwijtraken in langere gesprekken of documenten, wat leidt tot minder relevante outputs. Dit probleem manifesteert zich vooral in AI-aangedreven zoekmachines of wanneer mensen LLM's lange, complexe vragen stellen.
• Hallucinaties. LLM's kunnen fouten maken. ChatGPT bevat zelfs deze disclaimer onder zijn promptbalk: "ChatGPT can make mistakes. Consider checking important information." Fouten komen vaak voort uit onjuiste informatie die aan het model werd toegevoerd, maar LLM's kunnen ook valse informatie verzinnen—dit wordt een "hallucinatie" genoemd.
• Vooringenomenheid. LLM's kunnen de vooroordelen in hun trainingsdata reproduceren, waarbij ze bepaalde demografische segmenten of culturen bevoordelen.

Toepassingen van large language models voor ecommerce

• Chatbots en virtuele assistenten
• Content generatie
• Gepersonaliseerde winkelervaring
• Zoekoptimalisatie
• Data-analyse
• Automatisering van administratieve taken
• Vertaling
• Fraudedetectie

LLM's kunnen een scala aan specifieke taken optimaliseren of automatiseren. Voor het grootste deel is het gebruik van een enterprise-grade LLM vergelijkbaar met het gebruik van een alledaagse LLM-tool zoals ChatGPT en Google Gemini. Het belangrijkste verschil is dat betaalde enterprise-programma's samenwerkingstools en integraties met andere software hebben, en je tekent meestal een overeenkomst met de LLM-provider om ervoor te zorgen dat je de beveiligingsfuncties hebt die nodig zijn om je intellectueel eigendom veilig te houden.

Je kunt plug-ins gebruiken of code schrijven om je data te verbinden met de LLM-interface, en grote bedrijven met complexe operaties kunnen een eigen LLM laten maken voor hun specifieke behoeften. Hier zijn enkele van de vele manieren waarop LLM's hun weg hebben gevonden in ecommerce:

Chatbots en virtuele assistenten

LLM's voeden geavanceerde AI-chatbots die 24/7 klantvragen kunnen afhandelen. Deze chatbots beantwoorden vragen van klanten en geven directe reacties op veelgestelde vragen. Ze kunnen klanten ook begeleiden door aankoopprocessen, wat de klanttevredenheid verbetert en de belasting op menselijke supportteams vermindert.

Content generatie

LLM's kunnen content genereren zoals productbeschrijvingen, marketingteksten en blogposts. Geef het LLM een prompt met het type content dat je zoekt en eventuele parameters, en pas de output aan naar je wensen. Afhankelijk van je specifieke behoeften kun je een algemene LLM zoals ChatGPT gebruiken of een meer gespecialiseerde tool voor ecommerce-ondernemers, zoals Shopify Magic.

Gepersonaliseerde winkelervaring

Door gebruikersgedrag en voorkeuren te analyseren, kunnen LLM's gepersonaliseerde productaanbevelingen genereren. Dit kan gebruikersbetrokkenheid verhogen en conversiepercentages verbeteren. Waarom? Omdat klanten eerder geneigd zijn items te kopen die aansluiten bij hun interesses, en het LLM helpt een bedrijf begrijpen wat die interesses werkelijk zijn.

Zoekoptimalisatie

Heeft je webshop een ingebouwde zoekfunctie? LLM modellen kunnen zoekfunctionaliteit verbeteren door gebruikersquery's nauwkeuriger te interpreteren. Dit helpt klanten relevante producten te vinden, vermindert frustratie en verbetert de kans op conversies.

Data-analyse

LLM's kunnen reviews, klantfeedback en social media-interacties analyseren om sentiment en inzichten over je doelgroep te extraheren. Het begrijpen van klantmeningen helpt je je aanbod te verfijnen, klantproblemen aan te pakken en markttrends te identificeren.

Automatisering van administratieve taken

Een van de nuttigste dingen die een groot taalmodel kan doen is administratief werk van je schouders nemen. Hiertoe kunnen LLM's helpen bij het beheren van voorraadniveaus door vraag te voorspellen gebaseerd op historische verkoopdata. Ze kunnen prijsstrategieën helpen automatiseren door concurrentieprijzen en markttrends te analyseren. Ze kunnen ook je dagelijkse boekhouding afhandelen, zodat je financiële team zich kan richten op complexere strategische doelstellingen.

Vertaling

LLM's kunnen tekst in meerdere talen begrijpen en genereren en direct van de ene taal naar de andere vertalen. Hierdoor kun je contact maken met wereldwijde klanten zonder de hindernis van aanhoudende taalbarrières.

Fraudedetectie

AI voedt veel bedrijfsinspanningen voor fraudedetectie, en LLM's zijn bijzonder goed in het detecteren van frauduleuze communicatie zoals phishing-e-mails. Een LLM kan deze communicatie onderscheppen en markeren voordat iemand in je team overweegt ermee om te gaan.