12 praktische toepassingen voor een Large Language Model (LLM)

Large Language Models (LLM’s), of grote taalmodellen zijn in snel tempo een van de meest gehypte technologische innovaties in het internettijdperk aan het worden.

Onderzoekers schatten zelfs dat generatieve AI in 2032 een markt van 1,3 biljoen dollar zal zijn, naarmate meer gebruikers experimenteren met generatieve AI-oplossingen zoals ChatGPT, Google Bard en Bing Chat.

Nu de technologie echter nog in de kinderschoenen staat, moeten de gebruiksscenario’s voor LLM’s in de onderneming nog worden gedefinieerd.

Op het eerste gezicht kunnen LLM’s worden gebruikt in elk scenario waarin een organisatie inzichten uit een dataset of invoertekst moet analyseren, verwerken, samenvatten, herschrijven, bewerken, transcriberen of extraheren. Nu de adoptie toeneemt, zijn er enkele praktische toepassingen van taalmodellen die veelbelovend lijken.

12 beste LLM-toepassingen

1. Vertaling met taalmodellen

Een van de eenvoudigste praktische toepassingen voor LLM’s is het vertalen van geschreven teksten. Een gebruiker kan tekst in een chatbot invoeren en deze vragen om naar een andere taal te vertalen, waarna de oplossing automatisch begint met het vertalen van de tekst.

Sommige onderzoeken hebben gesuggereerd dat LLM’s zoals GPT-4 concurrerend presteren ten opzichte van commerciële vertaalproducten, zoals Google Translate. Dat gezegd hebbende, merken onderzoekers ook op dat GPT-4 het meest effectief is bij het vertalen van Europese talen, maar niet zo nauwkeurig is bij het vertalen van “low-resource” of “verre” talen.

2. Malware-analyse

De lancering van Google’s cybersecurity LLM SecPaLM in april 2023 bracht een interessant gebruik van taalmodellen aan het licht om malware-analyse uit te voeren. De Google VirusTotal Code Insight gebruikt bijvoorbeeld Sec-PaLM LLM om het gedrag van scripts te scannen en uit te leggen om de gebruiker te vertellen of ze kwaadaardig zijn of niet.

Het op deze manier scannen van bestanden op malware betekent dat menselijke gebruikers ze niet in een sandbox hoeven uit te voeren om erachter te komen of ze destructief zijn.

3. Inhoud creëren

Een andere steeds vaker voorkomende use case voor taalmodellen is het creëren van inhoud. Met LLM’s kunnen gebruikers een scala aan geschreven inhoud genereren, van blogs en artikelen tot korte verhalen, samenvattingen, scripts, vragenlijsten, enquêtes en posts op sociale media. De kwaliteit van deze uitvoer is afhankelijk van de details die in de eerste prompt worden verstrekt.

Als LLM’s niet worden gebruikt om rechtstreeks inhoud te genereren, kunnen ze ook worden gebruikt om te helpen bij het bedenken van ideeën. Volgens Hubspot gebruikt 33% van de marketeers die AI gebruiken het om ideeën of inspiratie voor marketingcontent te genereren. De belangrijkste waarde hier is dat AI het proces voor het genereren van inhoud kan versnellen.

Het is vermeldenswaard dat er ook tools zijn zoals DALL-E, MidJourney en Stable Diffusion waarmee gebruikers afbeeldingen kunnen genereren op basis van een schriftelijke prompt.

4. Zoeken

Veel gebruikers zullen eerst hebben geëxperimenteerd met generatieve AI als alternatief zoekmiddel. Gebruikers kunnen in natuurlijke taal vragen aan een chatbot stellen en krijgen direct antwoord met inzichten en feiten over mogelijk elk onderwerp.

Hoewel het gebruik van oplossingen zoals Bard of ChatGPT als zoekhulpmiddel toegang biedt tot een breed scala aan informatie, is het belangrijk om te beseffen dat niet al deze inhoud accuraat is.

LLM’s zijn vatbaar voor hallucinaties en hebben de neiging feiten en cijfers te verzinnen. Om deze reden is het een goed idee voor gebruikers om alle feitelijke informatie van LLM’s te controleren, zodat ze kunnen voorkomen dat ze door verkeerde informatie worden misleid.

5. Virtuele assistenten en klantenondersteuning

Genatieve AI lijkt ook veelbelovend op het gebied van klantenondersteuning als virtuele assistenten.

Uit onderzoek van McKinsey bleek dat bij een bedrijf met 5.000 klantenservicemedewerkers de toepassing van generatieve AI de oplossing van problemen met 14% per uur verhoogde en de tijd die werd besteed aan het oplossen van een probleem met 9% verminderde.

Met virtuele AI-assistenten kunnen klanten vragen stellen over diensten en producten, restituties aanvragen en klachten direct melden. Voor eindgebruikers elimineert het de noodzaak om te wachten op een menselijke ondersteuningsagent, en voor werknemers automatiseert het repetitieve ondersteuningstaken.

6. Cyberaanvallen detecteren en voorkomen

Een ander interessant gebruiksscenario voor taalmodellen op het gebied van cyberbeveiliging is het detecteren van cyberaanvallen. Dit komt omdat LLM’s de mogelijkheid hebben om grote datasets te verwerken die via een bedrijfsnetwerk zijn verzameld en patronen kunnen herkennen die duiden op een kwaadaardige cyberaanval en een waarschuwing kunnen genereren.

Tot nu toe zijn een aantal leveranciers van cyberbeveiliging begonnen te experimenteren met de technologie voor het detecteren van bedreigingen. SentinelOne heeft begin dit jaar bijvoorbeeld een LLM-gestuurde oplossing uitgebracht die automatisch op bedreigingen kan jagen en geautomatiseerde reacties op kwaadaardige activiteiten kan initiëren.

Een andere aanpak die door Microsoft Security Copilot wordt gedemonstreerd, stelt gebruikers in staat hun omgeving te scannen op bekende kwetsbaarheden en exploits, en kan binnen enkele minuten rapporten genereren over potentiële beveiligingsgebeurtenissen, zodat menselijke verdedigers kunnen reageren.

7. Codeontwikkeling

Generatieve AI-tools hebben niet alleen de mogelijkheid om natuurlijke taal te genereren, maar kunnen ook code genereren in talen als JavaScript, Python, PHP, Java en C#.

Dankzij de codegeneratiemogelijkheden van taalmodellen kunnen niet-technische gebruikers basiscode genereren. Hoewel het code kan schrijven voor eenvoudige projecten die fundamentele uitdagingen oplossen, heeft het moeite om complexere taken aan te pakken die groter zijn qua reikwijdte en schaal.

Programmeurs moeten de code dus tijdens de ontwikkeling dubbel controleren op functionaliteit en beveiligingsproblemen om verstoring na de implementatie te voorkomen.

Ze kunnen ook worden gebruikt om bestaande code te debuggen of zelfs begeleidende documentatie te genereren, zodat gebruikers geen tijd hoeven te besteden aan het handmatig doen ervan.

8. Transcriptie

LLM’s krijgen ook veel aandacht vanwege hun vermogen om audio- of videobestanden te nemen en deze met hoge nauwkeurigheid om te zetten in geschreven tekst. Aanbieders zoals Sonix gebruiken generatieve AI om transcripties van audio- en videobestanden te maken en samen te vatten.

Dit betekent dat menselijke gebruikers geen tijd hoeven te besteden aan het handmatig transcriberen van audio, wat een aanzienlijke hoeveelheid tijd kan besparen en de noodzaak om in een transcribent te investeren kan elimineren.

Een van de voordelen die LLM’s hebben ten opzichte van traditionele transcriptiesoftware is dat natuurlijke taalverwerking (NLP) deze tools in staat stelt de context en betekenis af te leiden van uitspraken die via audio worden geleverd.

9. Marktonderzoek

Het vermogen van generatieve AI om grote datasets samen te vatten en er conclusies uit te trekken, maakt het een nuttig hulpmiddel voor het uitvoeren van marktonderzoek om inzicht te krijgen in producten, diensten, markten, concurrenten en klanten.

Taalmodellen kunnen de tekstinvoer of dataset van een gebruiker verwerken en een schriftelijke samenvatting van trends ontwikkelen en inzicht geven in koperspersona’s, concurrentiedifferentiatie, marktlacunes en andere informatie die u kunt gebruiken om het bedrijf op de lange termijn te laten groeien.

10. Zoekwoordonderzoek

AI-assistenten kunnen ook een waardevolle rol spelen bij het stroomlijnen van het trefwoordonderzoeksproces. Gebruikers kunnen bijvoorbeeld vragen wat de beste zoekwoorden zijn voor een mogelijk onderwerp, naast relevante subtermen.

U kunt bijvoorbeeld om een ​​lijst vragen met enkele SEO-vriendelijke titels voor de blog van een website. Voor de beste resultaten is het een goed idee om LLM’s zoals ChatGPT te gebruiken om potentiële zoekwoorden te identificeren en deze vervolgens te controleren met een tool van een externe provider zoals Ahrefs of Wordstream om er zeker van te zijn dat er veel verkeer is.

11. Verkoopautomatisering

Generatieve AI-tools zoals ChatGPT kunnen ook worden gebruikt om bepaalde segmenten van het verkoopproces te automatiseren, van het genereren van leads tot het verzorgen, personaliseren, kwalificeren en het scoren en voorspellen van leads.

Een LLM kan bijvoorbeeld een dataset analyseren en potentiële leads identificeren, terwijl hij inzicht krijgt in hun voorkeuren en gepersonaliseerde aanbevelingen doet.

Op dezelfde manier kan de oplossing, als deze wordt gebruikt om verkopen te voorspellen, een dataset verwerken, potentiële patronen identificeren en toekomstige verkopen en de hoeveelheid inkomsten die binnenkomen schatten.

12. Sentimentanalyse

LLM’s kunnen worden gebruikt als een kwalitatief analyse-instrument om het sentiment van tekst te analyseren om de houding van een schrijver ten opzichte van een bepaald onderwerp af te leiden.

Hierdoor kan een organisatie de mening van klanten peilen op basis van bronnen, waaronder reacties op sociale media en klantrecensies, om een ​​organisatie te helpen inzichten te ontdekken die hen kunnen helpen hun merken beter te beheren.

Sentimentanalyse kan bijvoorbeeld sleutelwoorden benadrukken die klanten gebruiken om een ​​merk of product te beschrijven, en benadrukken welke functies of mogelijkheden volgens hen het belangrijkst zijn voor producten, wat kan helpen bij het informeren van toekomstige marketinginspanningen.

Taalmodellen: onbruikbare gegevens bruikbaar maken

In elke situatie waarin u een dataset wilt samenvatten of inzichten wilt ontlenen, kunnen taalmodellen een rol spelen. Naarmate LLM’s zich verder ontwikkelen en meer ondernemingen experimenteren met mogelijke gebruiksscenario’s, zullen organisaties een beter inzicht krijgen in de risico’s en een aantal nadelen, zoals feitelijke hallucinatie, kunnen verzachten.