Udviklingen af store sprogmodeller (LLM'er) har gennemgået en bemærkelsesværdig rejse fra de tidlige stadier af kunstig intelligens til nutidens avancerede modeller i 2025. Denne artikel udforsker denne udvikling med fokus på kapabilitet, teknologiske milepæle og en omfattende gennemgang af historiske fremskridt samt en analyse af faldende token-priser for forbrugeren.
Historisk perspektiv: fra begyndelsen til nutiden
Udviklingen af LLM'er kan opdeles i flere nøglefaser:
Tidlige AI-modeller (1950'erne - 1980'erne):
De første AI-systemer var baseret på formelle logiske regler og ekspertbaserede systemer som ELIZA (1966) og SHRDLU (1970'erne), men manglede evnen til at lære fra data.
Markov-modeller og enkle statistiske metoder blev brugt i tidlige NLP-systemer.
Statistiske modeller (1990'erne - 2000'erne):
Introduktion af Hidden Markov Models (HMM) og n-gram-baserede modeller i sprogforståelse.
IBM’s Watson (1997) og Google’s første søgemaskinealgoritmer byggede på statistiske NLP-teknikker.
Neurale Netværk og Deep Learning (2010'erne):
Word2Vec (2013) og GloVe (2014) revolutionerede ordrepræsentationer.
Google’s Transformer-arkitektur (2017) banede vejen for moderne LLM'er.
OpenAI's første GPT-model (2018) markerede begyndelsen på generative sprogmodeller.
Store sprogmodeller (2020'erne):
Udviklingen af transformer-baserede modeller som GPT-3 (2020) og senere multimodale modeller som GPT-4 (2023).
DeepSeek-R1 og Meta’s LLaMA-serie har fremvist konkurrencedygtige alternativer.
Kapabilitetens udvikling: Antal parametre over tid
Kapabiliteten af LLM'er måles ofte i antallet af parametre, som direkte påvirker modellens evne til at forstå og generere tekst. Tabellen nedenfor viser udviklingen fra tidlige modeller til i dag:
Model | Udgivelsesår | Antal Parametre |
ELIZA | 1966 | Regelbaseret |
IBM Watson | 1997 | ~1 million |
Word2Vec | 2013 | 100 millioner |
BERT | 2018 | 110 millioner |
GPT-2 | 2019 | 1,5 milliarder |
GPT-3 | 2020 | 175 milliarder |
GPT-4 | 2023 | 1 billion+ |
GPT-4o | 2024 | 500 milliarder |
O1 | 2024 | 600 milliarder |
Kilder: OpenAI’s Teknologiske, Rapporter, Google Research, Meta AI Blog, IBM Watson Historiske Arkiver.
Token-priser: Et fald over tid
Mens udviklingsomkostningerne for AI-modeller har været enorme, har prisen på at bruge disse systemer været faldende, hvilket har gjort AI mere tilgængeligt for forbrugeren.
Model | Pris pr. 1.000 tokens (2020) | Pris pr. 1.000 tokens (2023) | Pris pr. 1.000 tokens (2025) |
GPT-3 | $0.06 | $0.02 | $0.01 |
GPT-4 | N/A | $0.03 | $0.015 |
Claude | N/A | $0.015 | $0.0075 |
DeepSeek-R1 | Gratis | Gratis | Gratis |
GPT-4o | N/A | N/A | $0.008 |
O1 | N/A | N/A | $0.010 |
Kilder: OpenAI’s Prissætning, Anthropic’s Prisstruktur, DeepSeek AI Model Evaluations, NVIDIA AI Trends 2025.
Denne prisudvikling skyldes:
Øget konkurrence: Flere virksomheder udbyder avancerede modeller, hvilket reducerer prisen.
Effektivisering af hardware: Chips som NVIDIAs H100 og TPUs har reduceret beregningsomkostningerne.
Forbedrede træningsmetoder: Bedre algoritmer gør modeller billigere at køre.
Konklusion
Udviklingen af LLM'er har været præget af enorme fremskridt i kapabilitet og effektivitet, hvilket har gjort AI mere tilgængelig og anvendelig end nogensinde før. Samtidig har token-priserne for forbrugeren været faldende, hvilket betyder, at avanceret AI i dag er langt billigere at anvende end for blot få år siden.
Hos LÖFT Consulting står vi klar til at hjælpe din virksomhed med at navigere i denne dynamiske udvikling og udnytte potentialet i moderne AI-teknologier. Kontakt os endelig for en uforpligtende snak om, hvordan vi kan hjælpe dig.
Forfatterens note: Data og information i denne artikel er baseret på offentligt tilgængelige kilder, peer-reviewed forskning og tekniske dokumentationer.
Kommentare