Futuristisk illustrasjon av AI møter norsk språk i neonstil

Illustrasjon KI-generert med OpenAI API av Ainy.no

Store språkmodeller på norsk – utfordringer og løsninger

Publisert: september 7, 2025

🤖 Artikkelen er utarbeidet ved hjelp av kunstig intelligens (ChatGPT) og kan inneholde feil.

Oppdatert: 6. september 2025 • Fokus: Norske språkmodeller

Store språkmodeller (LLM) har på få år blitt hverdagsverktøy for skriving, koding, søk og produktivitet. Men de fleste toppmodellene er i hovedsak trent på engelsk. Skal vi få like gode resultat på norsk, må vi løse et sett særnorske utfordringer – fra dialektmangfold og to målformer til begrenset datatilgang, personvern og kostbar infrastruktur. I denne artikkelen forklarer vi hva som gjør norske LLM-er krevende, og hvilke praktiske grep som faktisk virker.

Hvorfor «store» språkmodeller – og hvorfor på norsk?

LLM-er lærer statistiske mønstre i språk fra enorme tekstmengder og kan generalisere til nye oppgaver: tekstproduksjon, oppsummering, oversettelse, spørsmålsbesvarelse, kode og mer. Å ha sterke modeller på norsk er viktig for alt fra kundedialog og offentlig informasjon til helse, juss og utdanning. Uten gode norskspråklige modeller risikerer vi at innbyggere og virksomheter får dårligere tjenester, eller at data må sendes ut av landet for behandling.

Særnorske språkutfordringer

  • To målformer + dialekter: Bokmål og nynorsk eksisterer side om side, med brede variasjoner i skrivemåter. I tillegg er dialektmangfoldet stort, og muntlige varianter siver inn i skrift (sosiale medier, transkripsjoner).
  • Morfologisk rikdom: Norsk har bøyninger i kjønn, tall og bestemthet, samt rike avledninger. Modellen må se mange nok eksempler for å lære «naturlige» former og stilnivåer.
  • Nabospråk og blanding: Nært slektskap med svensk og dansk kan utnyttes, men gir også risiko for «språkglidning» (uønsket ordstilling/ordvalg fra nabospråk).
  • Domenevariasjon: Faguttrykk innen helse, juss, finans og teknologiledelse brukes mindre på norsk enn på engelsk. Resultatet er tynnere og mer skjev fordeling av treningsdata.

Data: den største flaskehalsen

De beste engelske LLM-ene trenes på biljoner ord. På norsk finnes det langt færre åpne, rensede og rettighetsklarerte tekster. Typiske kilder er offentlige dokumenter, lover og forskrifter, presse, NRK-innhold, bøker med avklart lisens, Wikipedia, forum og sosiale medier. Tre ting gjør dette vanskelig:

  1. Rettigheter: Avisarkiver, bøker og TV-manus ligger ofte bak rettigheter som krever lisens. Et nasjonalt løft for kollektiv lisensiering kan gi modeller «lovlig næring» uten å undergrave opphavere.
  2. Personvern: Virkelige og nyttige data (kundedialog, helse, saksbehandling) er personopplysninger. Det krever solid anonymisering/pseudonymisering før bruk – og gode prosesser for logging, innsyn og sletting.
  3. Kvalitet og bredde: For å mestre både bokmål, nynorsk og stilnivåer (offentlig forvaltning, markedsføring, akademia) trenger vi balanserte datasett – ikke bare «det som er lett å få tak i».

Teknologi og kostnader

Å trene en modell fra bunnen krever mye regnekraft (GPU/TPU), lagring og ekspertise i datasamling, rensing, trening og evaluering. For Norge er en pragmatisk strategi ofte smartere enn «alt selv»:

  • Finjustering (fine-tuning) av åpne modeller: Ta en god base (f.eks. en moderne, åpen LLM) og finjuster på norsk høykvalitetsdata. Kostnadene er vesentlig lavere, og resultatet kan bli utmerket for norske bruksområder.
  • Adaptere og instruksjonslæring: Bruk parameter-effektive teknikker (LoRA/adaptere) og god instruksjonsdata på norsk. En liten mengde gode, kuraterte eksempler kan løfte kvaliteten dramatisk.
  • Evaluering og sikkerhet: Sett opp solide testsett for norsk (bokmål/nynorsk, dialektpregede setninger, fagtekst). Test for faktafeil, hallusinasjoner, partiskhet og sikkerhet (prompt injection, data-lekkasje).

Etikk, personvern og regulering

Norske språkmodeller må utvikles og brukes i tråd med GDPR og EU’s AI Act (KI-forordningen). Praktiske konsekvenser:

  • Lovlig grunnlag og formålsbegrensning: Klargjør behandlingsgrunnlag for trenings- og evalueringsdata, og sørg for at data ikke gjenbrukes til nye formål uten hjemmel.
  • Minimering og anonymisering: Ta kun med det som trengs, fjern identifiserende opplysninger og sikre at modellen ikke memoriserer og «resiterer» persondata.
  • Åpenhet og merking: Fortell sluttbrukere når de samhandler med en modell, og merk AI-generert innhold der det kan forveksles med originalt.
  • Menneskelig kontroll: I risikofylte beslutninger (HR, kreditt, helse) skal mennesker ha reell mulighet til å overstyre og forklare beslutninger.

Syv konkrete løsninger som virker

  1. Nasjonal datadugnad (med rettigheter): Etablér ordninger der forlag, mediehus og offentlige etater kan dele tekst under klare vilkår. Prioritér balanserte korpus for bokmål og nynorsk, og inkluder dialekt- og tale-til-tekst-ressurser.
  2. Fellesnordisk samarbeid: Bygg «Skandi»-baser (no/sv/da) med harmonisert rensing og tagging, og finjuster norske adaptere for målformer. Vi drar nytte av språkfellesskapet uten å miste norsk presisjon.
  3. Domene-spesifikke modeller: Lag mellomstore modeller (3–7B) for juss, helse, offentlig forvaltning og kundedialog. Disse treffer bedre på oppgaven, er billigere å drifte og lettere å revidere.
  4. Parameter-effektiv finjustering: Bruk LoRA/QLoRA og instruksjonsdatasett på norsk for å «lære opp» generelle modeller til norske krav, uten å trene alt fra scratch.
  5. Sandkasser og kontrollert testing: Kjør pilotprosjekter med tilsyn/sikkerhetsteam. Loggfør, revider og mål effekter på kvalitet, bias og personvern før full utrulling.
  6. Standardisert evaluering: Bygg åpne, norske benchmarks for fakta, språkføring, stil, logikk og sikkerhet. Del evalueringsprosedyrer slik at aktører kan sammenligne epler med epler.
  7. Åpenhet og forvaltningsbarhet: Velg arkitekturer og lisensmodeller som gjør det mulig å forklare endringer, rulle tilbake versjoner og dokumentere data- og modellsløyfer.

Praktisk veikart for virksomheter

  1. Behov og risiko: Definér mål (chat, søk, støtte, generering). Kjør personvern- og risikoanalyse (DPIA/FRIA).
  2. Modellvalg: Start med en sterk, åpen basemodell. Vurder størrelse opp mot kost, latenstid og krav til on-prem/sky.
  3. Dataforberedelse: Rens og balanser norsk data. Klargjør bokmål/nynorsk, terminologi og stilguider.
  4. Finjustering: Instruksjonslæring med parameter-effektive metoder. Bygg eval-sett for kontinuerlig forbedring.
  5. Integrasjon og vakthold: Sett opp innsikts- og sikkerhetslogger, filtrering mot prompt-angrep, og rutiner for menneskelig overstyring der det er påkrevd.
  6. Pilot → produksjon: Start smalt, mål effekt og kvalitet, justér, og skaler gradvis.

Vanlige fallgruver – og hvordan unngå dem

  • For lite og skjevt data: Overrepresentasjon av ett domene eller stil gir svak generell kvalitet. Fix: bredde og vektet sampling.
  • Språkglidning: Modellen svarer delvis på svensk/dansk. Fix: streng språklabel, norsk instruksjonsdata og verifisering.
  • Hallusinasjoner: Selvsikre, men feilaktige svar. Fix: RAG (Retriever-Augmented Generation) mot sikre norske kilder, samt faktasjekk i kjeden.
  • Personvernlekkasje: Memorering av sensitive strenger. Fix: deduplikasjon, redaksjon av PII, og streng «do-not-train» for visse felt.
  • Uklare roller: Hvem eier data, modeller og feil? Fix: kontrakter, databehandleravtaler og tydelige ansvarsmodeller.

Konklusjon

Norske språkmodeller er fullt mulig – men krever målrettet innsats: data med rettigheter, personvern i praksis, finjustering av gode åpne baser, standardisert evaluering og tett samarbeid mellom offentlig sektor, akademia og næringsliv. Målet er ikke «størst for enhver pris», men mest mulig norsk kvalitet til lavest mulig risiko. Med en smart kombinasjon av datadeling, fellesnordisk samarbeid og parameter-effektive metoder kan vi få LLM-er som forstår både bokmål og nynorsk, juridisk presisjon og vennlig kundetone – og som gjør det på en trygg og ansvarlig måte.

Legg igjen en kommentar