Wat is een Large Language Model?
Een Large Language Model (LLM) is een type kunstmatige intelligentie dat is getraind op enorme hoeveelheden tekst. Denk aan miljarden pagina's aan boeken, websites, artikelen en andere geschreven bronnen. Het doel? Patronen in taal leren herkennen en voorspellen welk woord logischerwijs volgt op een ander woord.
Dit klinkt misschien simpel, maar de schaal waarop dit gebeurt maakt het bijzonder krachtig. Door miljarden parameters te gebruiken - dit zijn de instelbare waarden die het model tijdens training leert - kan een LLM verbanden leggen die voor mensen moeilijk te zien zijn.
Hoe werkt het technisch?
De basis: tokens en vectoren
Wanneer je tekst invoert in een LLM, wordt deze eerst opgesplitst in kleine stukjes die we 'tokens' noemen. Een token kan een woord zijn, maar ook een deel van een woord of een leesteken. De Nederlandse zin "Ik werk met AI" zou bijvoorbeeld worden opgesplitst in tokens zoals "Ik", "werk", "met", "AI".
Elk token wordt vervolgens omgezet naar een vector - een lange lijst met getallen. Deze getallen representeren de betekenis van het token in een wiskundige ruimte. Woorden die qua betekenis op elkaar lijken, hebben vectoren die dicht bij elkaar liggen.
De transformer-architectuur
De echte doorbraak kwam met de introductie van de transformer-architectuur in 2017. Deze technologie maakt het mogelijk om de relaties tussen woorden te begrijpen, ongeacht hoe ver ze uit elkaar staan in een zin.
Het geheim zit in het 'attention'-mechanisme. Dit stelt het model in staat om te bepalen welke woorden in een zin belangrijk zijn voor het begrijpen van andere woorden. Als je vraagt "Wat is de hoofdstad van Nederland?", leert het model dat "hoofdstad" en "Nederland" sterk aan elkaar gerelateerd zijn.
Training: patronen leren herkennen
Tijdens de trainingsfase krijgt het model miljarden voorbeelden te zien. Het probeert steeds te voorspellen welk woord volgt, vergelijkt dit met het echte woord, en past zijn parameters aan om de volgende keer beter te voorspellen. Dit proces herhaalt zich miljarden keren.
Na de basistraining volgt vaak een fase van 'fine-tuning', waarbij het model wordt getraind op specifiekere taken of leer om instructies op te volgen. Dit is waarom moderne chatbots zo goed zijn in het begrijpen van wat je van ze vraagt.
Wat kunnen LLMs wel en niet?
Sterke punten
LLMs zijn uitstekend in:
- Tekst genereren: van emails tot rapporten tot creatieve verhalen
- Samenvatten: lange documenten terugbrengen tot de essentie
- Vertalen: tekst omzetten naar andere talen
- Analyseren: patronen herkennen in tekst
- Code schrijven: programmeercode genereren en uitleggen
Beperkingen
Maar er zijn ook duidelijke grenzen:
- Geen echte kennis: LLMs 'weten' niets echt - ze voorspellen waarschijnlijke tekst
- Hallucinaties: ze kunnen overtuigend onjuiste informatie genereren
- Geen redeneren: complexe logische problemen oplossen is lastig
- Verouderde kennis: training heeft een einddatum, daarna weten ze niets nieuws
- Geen toegang tot externe systemen: tenzij specifiek ingebouwd
Waarom is dit relevant voor bedrijven?
De praktische toepassingen zijn enorm. Bedrijven gebruiken LLMs voor:
- Klantenservice automatiseren: chatbots die echt helpen
- Documentanalyse: contracten doorzoeken, rapporten samenvatten
- Contentcreatie: marketing teksten, productbeschrijvingen
- Codeassistentie: ontwikkelaars ondersteunen bij hun werk
- Kennismanagement: interne informatie doorzoekbaar maken
Het belangrijkste inzicht is dat LLMs geen vervanging zijn voor menselijke expertise, maar een krachtige aanvulling. Ze kunnen repetitieve taken overnemen, zodat mensen zich kunnen focussen op werk dat echt menselijke creativiteit en beoordelingsvermogen vereist.
Volgende stappen
Wil je LLMs inzetten in je organisatie? Begin klein. Identificeer een specifiek probleem waar tekstverwerking centraal staat, en test of een LLM daar waarde kan toevoegen. Meet de resultaten, leer, en schaal pas op als de waarde bewezen is.
Heb je hulp nodig bij het evalueren van mogelijkheden? We denken graag met je mee over welke aanpak past bij jouw specifieke situatie.
Vond je dit artikel nuttig?
Deel het met je netwerk.