De Rol van Large Language Models (LLMs) zoals ChatGPT
door Florian de Koning, consultant bij Het ConsultancyHuis
Het zal niemand ontgaan dat de wereld van kunstmatige intelligentie voortdurend in beweging is. Binnen deze evolutie spelen Large Language Models (LLMs), zoals ChatGPT, een cruciale rol. Deze krachtige modellen kunnen worden ingezet voor diverse toepassingen, variërend van het schrijven van gedichten tot het controleren van computercode en het genereren van blogs (ja, zelfs deze blog is door een mens geschreven!). Wat nog indrukwekkender is, is dat ChatGPT in slechts twee maanden tijd 100 miljoen actieve gebruikers heeft aangetrokken. Leraren bekijken met argusogen ingeleverde papers, terwijl organisaties de potentie van deze technologie verkennen om hun processen te verbeteren. We hebben een expert geraadpleegd om inzicht te krijgen in de kansen die LLMs bieden:
Zoals verwacht, is de aansturing van chatbots een intrigerende use-case voor LLMs. Maar wat zijn nog meer veelbelovende mogelijkheden?
Wat Is ChatGPT?
ChatGPT is gebaseerd op het GPT-model, wat staat voor Generative Pre-trained Transformer. Het is een Large Language Model (LLM) dat is getraind op immense hoeveelheden tekst om te voorspellen welke woorden en zinsdelen logisch volgen in een gesprek of tekst. Het model analyseert de input van de gebruiker, zoals tekstberichten of vragen, en genereert vervolgens relevante en coherente tekst als antwoord.
Hoe Kunnen We LLMs Inzetten?
LLMs zijn uniek omdat ze menselijke taal in diverse vormen begrijpen. Hierdoor kunnen ze de communicatie tussen mens en machine aanzienlijk verbeteren. Naast het verbeteren van klantcontact via chatbots, zijn er tal van andere situaties waarin LLMs ondersteuning kunnen bieden.
- Content Creatie: Of het nu gaat om het schrijven van blogs, het bedenken van pakkende titels, of het creëren van LinkedIn-posts, LLMs kunnen een waardevolle bijdrage leveren aan contentcreatie.
- Brainstormen: In de beginfase van een project, waar creativiteit en een brede scope nodig zijn, kunnen LLMs ondersteuning bieden bij het genereren van ideeën.
- Samenvatten: Lange en complexe teksten kunnen worden samengevat om ze toegankelijker te maken.
Daarnaast zijn er steeds geavanceerdere toepassingen in opkomst. LLMs kunnen worden gecombineerd met tools, variërend van eenvoudige rekenmachines tot geavanceerde netwerkplanningstools, waardoor automatisering van complexe taken mogelijk wordt. Denk aan het inladen van bedrijfsdocumenten om op maat gemaakte AI-assistenten te creëren.
Privacy Overwegingen
Een belangrijk punt van zorg is de privacy van de diensten die LLMs bieden. In het afgelopen jaar heeft Samsung zelfs een intern verbod op het gebruik van generatieve AI-tools ingesteld, nadat er een datalek was ontstaan door werknemers die bedrijfsgevoelige informatie via de OpenAI API verzonden.
Gelukkig zijn er steeds meer oplossingen beschikbaar. OpenAI heeft recentelijk GPT-Enterprise geïntroduceerd, waarbij het bedrijf eigenaar blijft van de data en deze niet toegankelijk is voor anderen. Open-source modellen kunnen ook op eigen hardware worden uitgevoerd, hoewel de prestaties nog achterblijven bij commerciële varianten.
Omgaan Met Vooroordelen (Bias)
Een ander belangrijk aspect is de potentiële vooroordelen in de gegenereerde tekst. Omdat LLMs leren van grote hoeveelheden tekstdata, bestaat het risico op onbedoelde vooroordelen op basis van geslacht, ras en andere demografische kenmerken. OpenAI heeft toegewijd personeel om dit probleem aan te pakken via Reinforcement Learning with Human Feedback (RLHF). Open-source varianten hebben doorgaans minder of geen ingebouwde mechanismen om dit tegen te gaan. varianten.
Wat Doen Wij Al met ChatGPT?
Bij Het ConsultancyHuis zijn we voortdurend bezig met het verkennen van nieuwe technologieën, waaronder LLMs. We werken al aan de implementatie ervan bij verschillende klanten. Onze eigen CV-tool, een webapplicatie voor het onderhouden en exporteren van CV’s, maakt nu gebruik van de OpenAI API om CV’s naar andere talen te vertalen.
Daarnaast hebben we een database van CV-gegevens opgebouwd, die kan worden bevraagd met behulp van een AI-assistent. Hiermee kunnen we snel en efficiënt de meest geschikte persoon identificeren om een vraag te beantwoorden. Onderstaand een voorbeeld
We zien ook mogelijkheden om grote hoeveelheden tekstuele data te bevragen met RAG (Retrieval Augmented Generation). Directe use case die we zien is het bevragen van actuele documenten over plannen in de energietransitie. Als we vijf documenten omtrent plannen mobiliteit inladen en vervolgens de vraag stellen “Wat zijn de hoofdpunten met betrekking tot Laadinfrastructuur / elektrisch transport / elektrische auto’s ” krijgen we het volgende indrukwekkende antwoord met bronvermelding:
Conclusie
De wereld van kunstmatige intelligentie evolueert snel, en LLMs zoals ChatGPT spelen een essentiële rol in deze ontwikkeling. Hoewel er uitdagingen zijn, zoals privacykwesties en bias, zijn er ook veelbelovende toepassingen en oplossingen. Bij Het Consultancyhuis zijn we actief betrokken bij het verkennen en implementeren van deze technologieën om onze klanten te ondersteunen in hun groei en innovatie.
Gerelateerde nieuwsberichten
Samenwerken?
Een verandertraject, een nieuw IT-systeem of een andere uitdaging? Ontdek hier hoe we jouw organisatie kunnen helpen.
Werken bij ons?
Zoek je een nieuwe uitdaging? Ontdek de voordelen van Het ConsultancyHuis voor jou als consultant.
