Stora språkmodeller, eller LLM:er (Large Language Models), har på kort tid blivit ett självklart verktyg för småföretag och större bolag i allt från textgenerering till kundtjänst. Men hur fungerar ett LLM egentligen? Och varför pratar tekniker ofta om tokens, sannolikheter och indata? Här går vi igenom grunderna – steg för steg – så att du som entreprenör, marknadsansvarig eller nyfiken kollega förstår vad ett LLM gör under huven. Vi håller det konkret, utan jargong.
- Vad är en LLM?
- Så fungerar språkmodellen steg för steg
- Indata & tokenisering
- Sannolikheter och svar
- Praktiska exempel från vardagen
- Varför detta är viktigt att förstå
- Lästips och vidare läsning
- FAQ – vanliga frågor
Vad är en LLM?
En LLM, eller Large Language Model, är en typ av artificiell intelligens som är tränad på enorma mängder textdata. Modellen kan generera text, svara på frågor och hantera allt från översättningar till sammanfattningar. Moderna LLM:er används idag i många AI-verktyg, till exempel chatbotar och automatiserade svarsmejl.
En stor skillnad mellan LLM:er och tidigare språkmodeller är just storleken och förmågan att förstå sammanhang, inte bara enskilda ord eller meningar.
Vill du få koll på grunderna kring vad AI är? Kika gärna också in på vår artikel om vad AI är.
Så fungerar språkmodellen steg för steg
LLM:ens arbetsflöde kan delas upp i fyra huvudmoment:
- Du matar in data (en fråga, instruktion eller text).
- Modellen delar upp din text i mindre delar, så kallade tokens.
- Den beräknar sannolikheten för nästa ord eller fras, baserat på tidigare data.
- Du får ett svar eller en text tillbaka, anpassad efter din indata.
Vi går igenom dessa steg lite djupare nedan.
Indata & tokenisering
När du skickar in en fråga eller prompt (instruktion) till en språkmodell händer först två saker:
- Texten delas upp i tokens. En token kan vara ett ord, ett ordled eller ibland delar av ett ord.
- Tokenisering gör det möjligt för modellen att snabbt bearbeta och jämföra texter på ett strukturerat sätt.
Exempel:
Du skriver “Hur fungerar en LLM?”. Modellen bryter då ner detta till flera tokens: “Hur”, “funk”, “tionerar”, “en”, “LLM”, “?”. Syftet är att modellens inlärning och uträkningar ska bli så effektiva som möjligt.
| Inmatad text | Exempel på tokens |
|---|---|
| “Hej, hur mår du?” | Hej, hur, mår, du, ? |
| “Sörmland är vackert” | Sörmland, är, vack, ert |
Tokenisering skiljer sig mellan olika modeller. Vissa jobbar med hela ord, andra med delar av ord. Det är därför du ibland kan märka att vissa AI-tjänster har konstiga radbrytningar eller märkliga felstavningar.
Sannolikheter och svar
När modellen har delat upp texten i tokens, använder den statistik och stora mängder träningsdata för att räkna ut vilket nästa token borde vara. Det betyder att varje gång du skriver något beräknas sannolikheten för varje möjligt fortsättningstoken. Det är här “maskininlärningen” gör sitt jobb.
- Modellen tittar på hela din prompt och försöker hitta det mest troliga svaret, baserat på allt den lärt sig tidigare.
- Svaret genereras ett token i taget tills modellen bedömer att svaret är “klart”.
Detta innebär att om du skriver samma fråga två gånger kan du få snarlika, men inte alltid identiska, svar. Det finns ett inbyggt mått av slump och variation för att göra svaren mer mänskliga och relevanta.
Praktiska exempel från vardagen
Hur kommer detta in i din vardag som företagare?
- En kund skriver en fråga på hemsidan, chatboten tolkar frågan via tokenisering och svarar direkt på rätt sätt.
- Du behöver få hjälp att skriva en text till din webbplats, och AI:n föreslår formuleringar baserat på vad människor ofta brukar välja i liknande sammanhang.
- Du får automatiska sammanfattningar av mötesanteckningar eller mejl, där AI:n snabbt identifierar kärnbudskapet tack vare dess träning på stora textmängder.
I Sörmland ser vi hur små och medelstora företag utnyttjar LLM:er för kundservice, innehållsskapande och interna processer. Att förstå tekniken bakom gör det enklare att välja rätt verktyg och använda dem på ett tryggt sätt. Läs gärna vidare om användningsfall i vår artikel om generativ AI och maskininlärning.
Varför detta är viktigt att förstå
Det kan kännas lockande att bara “köra på” med AI – men förståelsen för hur språkmodeller faktiskt fungerar hjälper dig att:
- Bedöma när du bör dubbelkolla AI:ns svar
- Utforma bättre frågor och prompts
- Välja rätt verktyg och leverantör för dina behov
- Identifiera risker för fel, bias (systematiska snedvridningar) och dataläckage
Många problem med AI-implementering beror på missförstånd om vad modellen klarar av och hur svaren genereras. Ju mer kunskap du har om indatan, tokenisering och sannolikhetsberäkning, desto bättre blir resultaten. Vi tar också upp riskerna i detalj i vår artikel om risker och bias.
Lästips och vidare läsning
- Vill du fördjupa dig i hur du ställer bra frågor till en LLM? Läs mer om prompting och prompt engineering.
- Guide från Microsoft: Prompt engineering-koncept (extern källa)
Se också våra guider för praktisk AI-användning, bland annat om AI i SEO-arbetet och idéarbete & kreativa processer med AI.
FAQ – vanliga frågor om LLM och språkmodeller
Vad betyder förkortningen LLM?
LLM står för Large Language Model, alltså en stor språkmodell. Det är en AI-modell som tränats på stora textmängder för att förstå och generera språk på ett mänskligt liknande sätt.
Hur vet modellen vilket ord den ska välja?
Språkmodellen använder statistik från sin träning för att räkna ut vilka ord som är mest sannolika att komma efter dina tidigare ord. Det sker i flera steg, ett token i taget, tills svaret är komplett.
Vad är tokens och varför är de viktiga?
Tokens är de minsta enheterna av text som modellen arbetar med – ofta ord eller ordled. Tokeniseringen gör det möjligt för AI:n att bearbeta och förstå text snabbt och effektivt.
Kan jag styra hur LLM:en svarar?
Ja, genom att formulera tydliga prompts (instruktioner) påverkar du hur modellen tolkar och besvarar din fråga. Mer om detta finns i vår artikel om prompting.
Är det samma sak som ChatGPT eller Bard?
ChatGPT, Bard och liknande tjänster bygger på LLM:er, men själva produkterna är “paketeringar” med egna gränssnitt och specialfunktioner ovanpå grundmodellen.
Hur påverkar valet av språkmodell mitt företag?
Olika modeller har olika styrkor, kostnader och skyddsnivåer. Det är viktigt att välja en modell som passar både era behov och era krav på datasäkerhet. Vi diskuterar detta i detalj i artikeln om modellval och ROI.
Kan jag använda AI och LLM på min WordPress-sida?
Ja, med rätt inställningar och plugin kan du bygga in AI-chatt, automatisk texthantering och mycket mer direkt i WordPress. Se vår guide om AI i WordPress-produktion.
Är det säkert att använda LLM för affärskritiska texter?
LLM:er är kraftfulla, men ingen AI är felfri. Kontrollera alltid viktiga texter innan publicering. Läs också om kvalitetssäkring före publicering och GDPR & AI för tips om datasäkerhet och ansvar.
Hur minskar jag risken för bias eller felaktiga svar?
Ju tydligare du formulerar dina frågor och ju bättre du förstår modellens begränsningar, desto säkrare blir resultatet. Arbeta alltid med kontrollrutiner och utbildning. Mer om detta finns i vår artikel om risker & bias.
Sammanfattning och nästa steg
Att förstå grunderna bakom LLM:er, från indata till tokenisering och sannolikhetsberäkning, ger dig bättre möjligheter att använda AI på ett tryggt, smart och affärsnyttigt sätt – oavsett om du jobbar med innehåll, kundservice, analys eller ledning. Utforska gärna våra andra guider om generativ AI, praktiskt promptarbete och kvalitetssäkring för att bygga en hållbar AI-strategi i din verksamhet.