Grote taalmodellen (LLM’s) veranderen snel de spelregels in verschillende industrieën en bieden bedrijven ongekende mogelijkheden om activiteiten te stroomlijnen, de efficiëntie te verbeteren en innovatie te stimuleren. Krachtige LLM-platforms, van OpenAI’s GPT-4 tot Meta’s Llama en Anthropic’s Claude, veranderen de manier waarop we met technologie omgaan. Om echter de volledige kracht van deze modellen te benutten, moeten bedrijven een weloverwogen strategie ontwikkelen om LLM’s naadloos in hun workflows te integreren.
Rama Ramakrishnan, hoogleraar aan de MIT Sloan School of Management, gelooft dat LLM’s een transformatieve technologie zijn waarmee bedrijven applicaties met een ongekende snelheid kunnen bouwen. In een recent webinar schetste Ramakrishnan drie verschillende benaderingen die bedrijven kunnen gebruiken om deze kant-en-klare LLM’s te benutten voor verschillende taken en zakelijke use-cases: prompting, Retrieval-Augmented Generation (RAG) en instructie-fijnafstelling.
1. Prompting: De kracht van LLM’s ontketenen
Prompting is de meest directe en toegankelijke vorm van LLM-gebruik en omvat het simpelweg stellen van een vraag of instructie aan het model en het ontvangen van een gegenereerd antwoord. Deze methode is vooral geschikt voor taken die met succes kunnen worden uitgevoerd met behulp van gezond verstand en alledaagse kennis, zonder dat extra specialistische training of domeinexpertise vereist is.
Ramakrishnan benadrukt dat prompting bijzonder effectief is voor bepaalde soorten classificatietaken. Een e-commercebedrijf kan bijvoorbeeld LLM’s gebruiken om klantrecensies van producten die op hun website worden geplaatst, te analyseren. Door de recensies aan de LLM te verstrekken en deze te vragen potentiële defecten of ongewenste functies te identificeren, kan het bedrijf waardevolle inzichten verkrijgen om productontwikkelingsbeslissingen te informeren en de klanttevredenheid te verbeteren. Dit proces elimineert de behoefte aan handmatige labeling en classificatie van recensies, waardoor tijd en middelen worden bespaard.
In de vastgoedsector kan prompting worden gebruikt om automatisch woningbeschrijvingen te genereren. Makelaars kunnen de LLM belangrijke kenmerken en opvallende eigenschappen aanleveren en binnen enkele seconden boeiende, overtuigende beschrijvingen genereren om potentiële kopers of huurders aan te trekken. Hierdoor kunnen makelaars zich richten op het opbouwen van relaties met klanten en het afronden van deals, in plaats van veel tijd te besteden aan het schrijven.
In de financiële sector kan prompting worden gebruikt om markttrends te analyseren en beleggingsrapporten te genereren. Financieel analisten kunnen relevante gegevens en marktinformatie in de LLM invoeren en deze vragen patronen te identificeren, voorspellingen te doen en inzichtelijke rapporten te genereren. Dit helpt analisten om beter geïnformeerde beslissingen te nemen en op de hoogte te blijven van de nieuwste marktontwikkelingen.
Hoewel prompting een krachtige techniek is, moeten bedrijven zich bewust zijn van de beperkingen ervan. Wanneer een taak zeer gespecialiseerde kennis of actuele informatie vereist, is prompting mogelijk niet voldoende om nauwkeurige en relevante resultaten te leveren. In dergelijke gevallen kunnen meer geavanceerde technieken, zoals RAG en instructie-fijnafstelling, worden gebruikt.
2. Retrieval-Augmented Generation (RAG): LLM’s verbeteren met relevante data
Retrieval-Augmented Generation (RAG) is een meer geavanceerde techniek waarbij een duidelijke instructie of vraag aan de LLM wordt gegeven, samen met relevante data of extra informatie. Deze benadering is vooral handig voor taken waarbij de LLM toegang moet hebben tot actuele informatie of bedrijfseigen kennis.
Een detailhandelaar kan RAG bijvoorbeeld gebruiken om een klantenservice-chatbot te bouwen die nauwkeurig vragen over het retourbeleid van producten kan beantwoorden. Door de chatbot te trainen met de documenten van het retourbeleid van het bedrijf, kan de detailhandelaar ervoor zorgen dat klanten nauwkeurige en actuele informatie ontvangen, waardoor de klanttevredenheid wordt verbeterd en de ondersteuningskosten worden verlaagd.
De kern van RAG ligt in het vermogen om gebruik te maken van traditionele bedrijfszoekmachines of technieken voor het ophalen van informatie om relevante inhoud uit grote hoeveelheden documenten te vinden. Hierdoor kunnen bedrijven gebruik maken van een enorme interne kennisbank en de LLM’s de context bieden die ze nodig hebben om taken uit te voeren.
Zorgaanbieders kunnen RAG gebruiken om artsen te helpen bij het nemen van diagnose- en behandelbeslissingen. Door de LLM te voorzien van de medische geschiedenis van de patiënt, testresultaten en medische onderzoeksartikelen, kunnen artsen waardevolle inzichten verkrijgen die hen kunnen helpen de meest geschikte behandelplannen te bepalen. Dit kan de behandelresultaten voor patiënten verbeteren en medische fouten verminderen.
Advocatenkantoren kunnen RAG gebruiken om advocaten te helpen bij het doen van onderzoek en het schrijven van pleidooien. Door de LLM te voorzien van relevante jurisprudentie, wetten en juridische artikelen, kunnen advocaten snel de informatie vinden die ze nodig hebben om hun rechtszaken te ondersteunen. Dit kan advocaten tijd en moeite besparen en hen in staat stellen zich te concentreren op andere belangrijke aspecten van de zaak.
Om optimaal te profiteren van prompting en RAG, moeten bedrijven hun medewerkers helpen vaardigheden op het gebied van prompt engineering te ontwikkelen. Een effectieve aanpak is “chain-of-thought” prompting, waarbij gebruikers de LLM instrueren om “stap voor stap na te denken”. Deze methode levert vaak nauwkeurigere resultaten op, omdat het de LLM aanmoedigt complexe taken op te splitsen en op een georganiseerde manier te redeneren.
Ramakrishnan benadrukt dat voorzichtigheid geboden is bij prompt engineering om ervoor te zorgen dat de antwoorden die de LLM geeft, inderdaad zijn wat we nodig hebben. Door zorgvuldig prompts op te stellen en relevante context te bieden, kunnen bedrijven de nauwkeurigheid en relevantie van de door de LLM geleverde resultaten maximaliseren.
3. Instructie-fijnafstelling: LLM’s aanpassen aan specifieke behoeften
Instructie-fijnafstelling is een meer geavanceerde techniek waarbij de LLM verder wordt getraind met behulp van applicatiespecifieke vraag- en antwoordvoorbeelden. Deze benadering is vooral handig voor taken die domeinspecifieke terminologie en kennis vereisen of moeilijk gemakkelijk te beschrijven zijn, zoals het analyseren van medische dossiers of juridische documenten.
In tegenstelling tot prompting en RAG omvat instructie-fijnafstelling het wijzigen van het model zelf. Door de LLM te trainen met applicatiespecifieke data kunnen bedrijven de nauwkeurigheid en prestaties ervan in een specifiek domein verbeteren.
Een organisatie die bijvoorbeeld probeert een chatbot te bouwen die helpt bij medische diagnoses, moet honderden vraag- en antwoordvoorbeelden verzamelen en deze aan de LLM verstrekken. Vragen met daarin details over patiëntdossiers worden gekoppeld aan medisch verantwoorde antwoorden, met daarin details over mogelijke diagnoses. Deze informatie zal de LLM verder trainen en de kans vergroten dat deze nauwkeurige antwoorden geeft op medische vragen.
Financiële instellingen kunnen instructie-fijnafstelling gebruiken om de nauwkeurigheid van hun systemen voor fraudedetectie te verbeteren. Door de LLM te trainen met historische data van frauduleuze en niet-frauduleuze transacties, kunnen instellingen hun vermogen om frauduleuze activiteiten te identificeren verbeteren. Dit helpt instellingen financiële verliezen te verminderen en hun klanten te beschermen tegen fraude.
Productiebedrijven kunnen instructie-fijnafstelling gebruiken om hun productieprocessen te optimaliseren. Door de LLM te trainen met data over het productieproces, kunnen bedrijven inefficiënties identificeren en de algehele efficiëntie verbeteren. Dit helpt bedrijven de kosten te verlagen en de productiviteit te verhogen.
Hoewel instructie-fijnafstelling een krachtige techniek is, kan het ook tijdrovend zijn. Om de data te creëren die nodig is om het model te trainen, kunnen sommige bedrijven ervoor kiezen om de LLM te gebruiken om de data zelf te genereren. Dit proces staat bekend als synthetische datageneratie en kan effectief de kosten en inspanningen die aan instructie-fijnafstelling verbonden zijn, verminderen.
De Juiste Aanpak voor LLM’s Vinden
Naarmate organisaties dieper ingaan op LLM’s en generatieve AI-applicaties, hoeven ze niet tussen deze benaderingen te kiezen, maar kunnen ze deze op verschillende manieren in combinatie gebruiken, afhankelijk van de use-case.
Ramakrishnan is van mening: “Prompting is het gemakkelijkst qua inspanning, gevolgd door RAG, en vervolgens instructie-fijnafstelling. Naarmate je meer inspanning levert, neemt ook de beloning toe.”
Door hun behoeften zorgvuldig te evalueren en de meest geschikte LLM-methode(n) te kiezen, kunnen bedrijven het volledige potentieel van deze krachtige technologieën benutten en innovatie, efficiëntie en betere besluitvorming stimuleren. Naarmate LLM’s zich blijven ontwikkelen, is het essentieel dat bedrijven op de hoogte blijven van de nieuwste ontwikkelingen en experimenteren met nieuwe technieken om optimaal te profiteren van de voordelen van deze baanbrekende technologieën.