Begyndernes Guide til LLMs

Alt du behøver at vide for at komme i gang med Large Language Models - fra de grundlæggende koncepter til praktiske anvendelser.

Hvad er LLMs?

LLM står for Large Language Model - en type kunstig intelligens der er trænet på enorme mængder tekst for at kunne forstå og generere menneskelignende sprog.

Tænk på en LLM som en ekstremt avanceret autofuldførelse. Den har læst milliarder af sider tekst og lært mønstre i sproget, så den kan forudsige hvad der kommer næst i en sætning.

Eksempler på populære LLMs inkluderer GPT-4 (OpenAI), Claude (Anthropic), Gemini (Google), og Llama (Meta).

Hvordan Fungerer De?

1. Træning

LLMs trænes på enorme datasæt fra internettet, bøger, artikler og mere. Under træningen lærer modellen at forudsige næste ord i en tekst, hvilket giver den forståelse for sprog, kontekst og viden.

2. Tokens

Tekst opdeles i små enheder kaldet "tokens" (typisk ord eller dele af ord). Modellen arbejder med disse tokens for at forstå og generere tekst. Et token er cirka 4 karakterer.

3. Attention Mechanism

LLMs bruger en "attention mechanism" til at fokusere på relevante dele af inputtet. Det er derfor de kan håndtere lange samtaler og forstå kontekst.

4. Generering

Når du stiller et spørgsmål, genererer modellen et svar ét token ad gangen, baseret på alt den har lært og den kontekst du har givet.

Almindelige Begreber

Prompt

Den tekst eller instruktion du giver til LLM'en. En god prompt giver bedre resultater.

Temperature

Kontrollerer hvor kreativ eller fokuseret modellen er. Lav = mere forudsigelig, høj = mere kreativ.

Context Window

Hvor meget tekst modellen kan "huske" på én gang. Større context window = længere samtaler.

Hallucination

Når LLM'en genererer information der lyder overbevisende, men er faktuelt forkert.

Fine-tuning

At tilpasse en eksisterende model til en specifik opgave ved at træne den på specifikke data.

RAG

Retrieval-Augmented Generation - at give modellen adgang til eksterne datakilder.

Kom i Gang

1️⃣

Vælg en platform

Start med en af de populære chatbots:

ChatGPT (OpenAI) - God til generelle opgaver
Claude (Anthropic) - Excellerer med lange dokumenter
Gemini (Google) - Stærk til multimodal analyse

2️⃣

Start simpelt

Begynd med enkle spørgsmål og opgaver. Eksperimentér med forskellige måder at formulere din prompt på og se hvordan det påvirker svaret.

3️⃣

Lær prompt engineering

Jo bedre du bliver til at skrive prompts, jo bedre resultater får du. Læs vores guide om prompt engineering for at lære best practices.

4️⃣

Forstå begrænsninger

LLMs er kraftfulde, men ikke perfekte. De kan hallucinere, har en knowledge cutoff dato, og kan have bias. Verificér altid vigtig information.

5️⃣

Udforsk use cases

Find praktiske anvendelser i dit arbejde: skrivning, kodning, analyse, brainstorming, oversættelse, og meget mere.