Waarom modelkeuze ertoe doet
De keuze voor een Large Language Model is geen technische bijzaak - het is een strategische beslissing met langdurige consequenties. Het verkeerde model kan leiden tot teleurstellende resultaten, onverwachte kosten, of compliance-problemen. Het juiste model kan je organisatie een significante voorsprong geven.
In deze gids nemen we je stap voor stap mee door het keuzeproces, van het helder krijgen van je requirements tot de uiteindelijke implementatie.
Stap 1: Definieer je use case
Begin met het probleem, niet de technologie
De eerste en belangrijkste stap is helder krijgen wat je precies wilt bereiken. Te vaak zien we organisaties die "iets met AI willen doen" zonder een concreet probleem voor ogen.
Stel jezelf deze vragen:
- Welk specifiek bedrijfsprobleem wil je oplossen?
- Hoe wordt dit probleem nu opgelost? Wat zijn de pijnpunten?
- Hoe zou succes eruitzien? Welke metrics zou je meten?
- Wie zijn de gebruikers van de oplossing?
Categoriseer je use case
De meeste LLM use cases vallen in een van deze categorieen:
Tekst generatie:
- Marketing content
- Emails en correspondentie
- Rapporten en samenvattingen
- Creatief schrijven
Informatie extractie:
- Document analyse
- Data extractie uit ongestructureerde tekst
- Classificatie en labeling
Conversatie:
- Klantenservice chatbots
- Interne kennisassistenten
- Interactieve hulp
Code:
- Code generatie
- Code review en uitleg
- Documentatie schrijven
Analyse:
- Sentiment analyse
- Trendherkenning
- Vertaling
Elk type use case heeft andere model-requirements.
Stap 2: Bepaal je requirements
Functionele requirements
Taal ondersteuning:
- Welke talen moet het model beheersen?
- Nederlands is voor veel modellen een uitdaging - test dit expliciet
- Meertalige use cases vereisen modellen met sterke cross-linguale capaciteiten
Input/output lengte:
- Hoe lang zijn typische inputs? (een email vs. een juridisch contract)
- Hoe lang moeten outputs zijn?
- Dit bepaalt welk context window je nodig hebt
Kwaliteitsniveau:
- Moet elke output perfect zijn, of is 80% goed genoeg?
- Is menselijke review standaard, of moet het model autonoom werken?
Snelheid:
- Realtime interactie (chatbot) of batch verwerking (nachtelijke analyse)?
- Wat is acceptabele latency?
Niet-functionele requirements
Privacy en compliance:
- Mag data naar externe API's?
- Zijn er specifieke compliance-eisen (AVG, NEN 7510, etc.)?
- Moet verwerking in de EU plaatsvinden?
Schaalbaarheid:
- Hoeveel requests verwacht je per dag/uur?
- Zijn er piekmomenten?
Integratie:
- Met welke systemen moet het model integreren?
- Welke technische constraints gelden er?
Budget:
- Wat is het beschikbare budget voor AI-kosten?
- Hoe verhoudt dit zich tot de verwachte waarde?
Stap 3: Maak een shortlist
Evalueer beschikbare opties
Op basis van je requirements kun je modellen afstrepen:
Als data niet buiten je organisatie mag:
- OpenAI API en Anthropic API vallen af (tenzij enterprise contract)
- Self-hosted Llama of Mistral worden interessant
- Azure OpenAI met private endpoints is een optie
Als je zeer lange documenten verwerkt:
- Claude met 200k context is aantrekkelijk
- GPT-4 Turbo met 128k is een alternatief
- Kortere context modellen vallen af
Als kosten een grote factor zijn:
- Kleinere modellen (GPT-3.5, Claude Haiku, Llama 8B) overwegen
- Open source met self-hosting evalueren
Als topkwaliteit essentieel is:
- GPT-4, Claude 3.5 Sonnet of Claude 3 Opus zijn de kandidaten
- Bereid zijn om daarvoor te betalen
Typische shortlists per scenario
Klantenservice chatbot:
- Claude 3.5 Sonnet (kwaliteit + prijs)
- GPT-4o (snelheid + kwaliteit)
- Fine-tuned Llama 3.1 (privacy + kosten)
Document analyse:
- Claude 3.5 Sonnet (lange context + nauwkeurigheid)
- GPT-4 Turbo (groot context window)
Code assistentie:
- Claude 3.5 Sonnet (sterke coding capaciteiten)
- GPT-4 (breed capability)
- Codestral (gespecialiseerd, open source)
Marketing content:
- GPT-4o (creativiteit)
- Claude 3.5 Sonnet (kwaliteit)
Stap 4: Test en evalueer
Bouw een evaluatieset
Verzamel 20-50 representatieve voorbeelden van je use case:
- Typische inputs die je verwacht
- Ideale outputs (ground truth)
- Edge cases en moeilijke voorbeelden
Definieer evaluatiecriteria
Bepaal vooraf waarop je gaat beoordelen:
- Correctheid: is het antwoord feitelijk juist?
- Relevantie: beantwoordt het de vraag?
- Volledigheid: mist er informatie?
- Stijl: past de toon bij je merk?
- Veiligheid: genereert het nooit ongewenste content?
Wijs gewichten toe aan elk criterium.
Voer de evaluatie uit
Test elk model op je shortlist met dezelfde inputs:
- Stuur alle test-inputs naar elk model
- Laat meerdere mensen de outputs scoren (blind, indien mogelijk)
- Bereken gemiddelde scores per criterium
- Weeg de totaalscore
Vergeet de kosten niet
Bereken tijdens het testen de kosten:
- Kosten per input/output token
- Gemiddelde tokens per request in jouw use case
- Projecteer naar verwacht volume
- Vergelijk total cost of ownership
Stap 5: Proof of Concept
Bouw een beperkte pilot
Voordat je groot uitrolt:
- Implementeer met het gekozen model
- Test met een beperkte gebruikersgroep
- Verzamel feedback en meet resultaten
- Itereer op prompts en configuratie
Wat te meten in de pilot
- Gebruikerstevredenheid: vinden mensen het nuttig?
- Taakefficiency: hoeveel tijd bespaart het?
- Kwaliteit: hoe vaak moeten outputs worden gecorrigeerd?
- Kosten: kloppen je projecties?
- Technische stabiliteit: werkt het betrouwbaar?
Go/no-go beslissing
Na de pilot heb je genoeg informatie om te beslissen:
- Doorgaan met het gekozen model
- Wisselen naar een ander model op basis van learnings
- De use case heroverwegen als resultaten tegenvallen
Stap 6: Productie en optimalisatie
Implementatie best practices
Prompt engineering:
- Documenteer en versiebeheer je prompts
- A/B test verschillende prompt varianten
- Bouw guardrails in tegen ongewenste outputs
Monitoring:
- Log alle inputs en outputs (privacy-compliant)
- Monitor latency, errors, en kosten
- Stel alerts in voor anomalieen
Fallback strategie:
- Wat gebeurt er als de API onbeschikbaar is?
- Overweeg een backup model
Continue verbetering
LLM-implementaties zijn nooit 'af':
- Verzamel ongoing feedback van gebruikers
- Analyseer problematische outputs
- Verbeter prompts iteratief
- Evalueer periodiek nieuwe modellen
Veelgemaakte fouten
- Te snel kiezen: zonder gedegen evaluatie
- Alleen naar prijs kijken: goedkoop kan duurkoop zijn
- Privacy vergeten: tot het een probleem wordt
- Geen fallback: als de API down is, ligt alles stil
- Eenmalige implementatie: geen plan voor verbetering
- Verkeerde verwachtingen: LLMs zijn geen databases of rekenmachines
Conclusie
De juiste modelkeuze is een proces, geen beslissing. Door systematisch je requirements te bepalen, opties te evalueren, en zorgvuldig te testen, vergroot je de kans op succes aanzienlijk.
Neem de tijd voor dit proces - de beslissing die je nu neemt bepaalt je AI-capaciteiten voor de komende jaren.
Hulp nodig bij het evalueren van opties voor jouw specifieke situatie? We begeleiden organisaties graag door dit keuzeproces.
Vond je dit artikel nuttig?
Deel het met je netwerk.