LLM

LLM staat voor Large Language Model, oftewel groot taalmodel, en is een type kunstmatige intelligentie (AI) dat is getraind op grote hoeveelheden tekst en andere taaldata.

Tijdens die training leert een LLM patronen, verbanden en structuren in taal herkennen. Het model leert bijvoorbeeld welke woorden vaak samen voorkomen, hoe zinnen zijn opgebouwd en welke informatie waarschijnlijk relevant is binnen een bepaalde context.

Op basis daarvan kan een LLM onder andere:

• vragen beantwoorden
• teksten schrijven
• informatie samenvatten
• vertalen
• tekst herschrijven
• informatie structureren
• gesprekken voeren

Een LLM haalt daarbij niet simpelweg bestaande zinnen uit een database. Het genereert nieuwe tekst door telkens te voorspellen welke woorden of tokens waarschijnlijk logisch volgen op basis van de invoer en de patronen die tijdens training zijn geleerd.

LLM’s vormen de technologie achter veel generatieve AI-toepassingen en chatbots.

Dat betekent niet dat een LLM informatie altijd correct begrijpt of weergeeft. Het model kan ook onjuiste of verzonnen informatie genereren. Daarom blijft het belangrijk om antwoorden kritisch te beoordelen, vooral wanneer nauwkeurigheid belangrijk is.

LLM staat voor Large Language Model, oftewel groot taalmodel, en is een type kunstmatige intelligentie dat is getraind op grote hoeveelheden tekstdata.

Tijdens die training leert het model patronen en verbanden in taal herkennen.

Denk aan:

• welke woorden vaak samen voorkomen
• hoe zinnen zijn opgebouwd
• welke begrippen bij elkaar horen
• hoe informatie meestal wordt geformuleerd
• welke tekst waarschijnlijk logisch volgt binnen een bepaalde context

Daardoor kan een LLM bijvoorbeeld vragen beantwoorden, teksten schrijven, informatie samenvatten en vertalen.

Een LLM beschikt daarbij niet over kennis op dezelfde manier als een mens.

Het model verwerkt taal op basis van patronen die tijdens training zijn geleerd en gebruikt die patronen om een passende uitvoer te genereren.

LLM’s vormen tegenwoordig de basis van veel toepassingen binnen generatieve AI.

Denk aan chatbots, AI-assistenten, zoek- en antwoordsystemen en tools voor schrijven, programmeren en analyse.

Een LLM ontvangt tekst als invoer en genereert vervolgens stap voor stap een antwoord.

Daarvoor wordt tekst eerst omgezet in kleinere eenheden die het model kan verwerken.

🧩 Tekst wordt verdeeld in tokens

Een LLM verwerkt tekst niet simpelweg woord voor woord.

De invoer wordt opgedeeld in tokens.

Een token kan bijvoorbeeld bestaan uit:

• een volledig woord
• een deel van een woord
• leestekens
• andere teksteenheden

Een zin wordt zo omgezet naar een reeks eenheden waarmee het model kan rekenen.

🧠 Het model verwerkt de context

Vervolgens kijkt het model naar de beschikbare context.

Bijvoorbeeld:

“De hoofdstad van Frankrijk is…”

Op basis van de geleerde taalpatronen is Parijs een zeer waarschijnlijke vervolgstap.

Bij ingewikkeldere vragen gebeurt hetzelfde principe, maar dan over veel meer tekst en relaties tegelijk.

De woorden die eerder in een gesprek of tekst staan, beïnvloeden welke volgende uitvoer waarschijnlijk is.

🔮 Het volgende token voorspellen

Een belangrijk principe achter een LLM is het voorspellen van het volgende token.

Het model berekent welke mogelijke vervolgstappen waarschijnlijk goed passen bij de gegeven context.

Vervolgens wordt een token gekozen.

Daarna gebeurt hetzelfde opnieuw.

Zo ontstaat stap voor stap een volledige zin, alinea of antwoord.

Dat klinkt eenvoudig, maar moderne LLM’s bevatten enorme aantallen parameters waarmee complexe patronen in taal kunnen worden verwerkt.

🎛️ Parameters

Parameters zijn interne waarden die tijdens training worden aangepast.

Ze bepalen hoe sterk bepaalde patronen en verbanden binnen het model meewegen.

Een model met veel parameters kan zeer complexe relaties leren.

Maar meer parameters betekent niet automatisch dat een model altijd beter is.

Ook de kwaliteit van de trainingsdata, trainingsmethode, architectuur en verdere afstemming spelen een belangrijke rol.

Voordat een LLM bruikbaar is, moet het eerst grote hoeveelheden taal verwerken.

Tijdens deze training probeert het model voortdurend patronen te leren die helpen voorspellen welke tekst waarschijnlijk volgt.

📖 Training op grote datasets

Een trainingsdataset kan bestaan uit verschillende soorten tekst.

Denk aan:

• websites
• boeken
• artikelen
• documentatie
• code
• andere geschreven bronnen

Welke bronnen precies worden gebruikt, verschilt per model en ontwikkelaar.

Tijdens de training leert het model geen lijst met kant-en-klare antwoorden.

Het probeert algemene patronen in taal en informatie te leren.

🧠 Patronen in plaats van een zoekdatabase

Een veelvoorkomend misverstand is dat een LLM tijdens een gesprek simpelweg in zijn trainingsdata zoekt naar het juiste antwoord.

Zo werkt het niet.

De training verandert de interne parameters van het model.

Daardoor worden patronen vastgelegd in het model zelf.

Wanneer je vervolgens een vraag stelt, genereert het model een nieuw antwoord op basis van die geleerde patronen en de huidige context.

Dat betekent overigens niet dat een model nooit delen van trainingsdata kan reproduceren. Maar het systeem werkt fundamenteel anders dan een zoekmachine of traditionele database.

🎯 Verdere afstemming

Na de eerste training worden modellen vaak verder afgestemd.

Daarbij kan bijvoorbeeld worden geleerd:

• instructies beter te volgen
• vragen duidelijker te beantwoorden
• behulpzamere reacties te formuleren
• ongewenst gedrag te verminderen

Ook kunnen modellen verder worden gespecialiseerd voor bepaalde taken of vakgebieden.

LLM’s kunnen veel verschillende taken uitvoeren die met taal te maken hebben.

💬 Vragen beantwoorden

Een LLM kan antwoorden formuleren op algemene of specialistische vragen.

De kwaliteit hangt daarbij af van onder andere:

• de vraag
• beschikbare context
• modelkwaliteit
• beschikbare informatie
• eventuele gekoppelde externe bronnen

✍️ Tekst genereren en herschrijven

LLM’s worden veel gebruikt voor:

• artikelen
• e-mails
• productteksten
• samenvattingen
• rapporten
• brainstorms
• herschrijvingen

Je kunt daarbij vaak ook instructies meegeven over toon, stijl, lengte en structuur.

📝 Samenvatten en structureren

Een LLM kan lange stukken tekst analyseren en terugbrengen tot bijvoorbeeld:

• een samenvatting
• kernpunten
• categorieën
• een tabel
• actiepunten

Dat maakt LLM’s bruikbaar voor grote hoeveelheden tekstuele informatie.

🌍 Vertalen

Omdat taalpatronen uit meerdere talen kunnen zijn geleerd, kunnen LLM’s tekst tussen talen vertalen.

De kwaliteit verschilt wel per taal, onderwerp en model.

💻 Werken met code

Veel LLM’s kunnen ook programmeercode verwerken.

Ze kunnen bijvoorbeeld:

• code uitleggen
• fouten opsporen
• code genereren
• functies herschrijven
• technische documentatie samenvatten

Daarmee zijn LLM’s niet alleen taalmodellen voor gewone geschreven tekst.

Generatieve AI is een bredere categorie dan LLM.

Generatieve AI verwijst naar kunstmatige intelligentie die nieuwe content kan genereren.

Dat kan bijvoorbeeld zijn:

• tekst
• afbeeldingen
• audio
• video
• code

Een LLM is specifiek gericht op het verwerken en genereren van taal en andere tekstachtige informatie.

Je kunt het dus zo zien:

LLM → specifiek type AI-model

Generatieve AI → bredere categorie van AI-systemen die nieuwe content genereren

Een toepassing voor generatieve AI kan gebruikmaken van een LLM voor tekst, maar daarnaast bijvoorbeeld ook een ander model gebruiken om afbeeldingen te maken.

Een LLM is daarmee vaak een belangrijk onderdeel van generatieve AI, maar beide termen betekenen niet hetzelfde.

Een LLM is meestal het onderliggende model, niet de volledige AI-toepassing die een gebruiker ziet.

Een chatbot kan bijvoorbeeld een LLM gebruiken om taal te verwerken en antwoorden te formuleren.

Maar de volledige toepassing kan daarnaast andere onderdelen bevatten.

Denk aan:

• internetzoeken
• externe databronnen
• documenten
• calculators
• softwaretools
• geheugen
• andere AI-modellen

🔎 LLM’s en zoekfunctionaliteit

Een puur LLM genereert antwoorden vanuit het model en de context die het krijgt.

Een AI-systeem kan daarnaast actuele informatie opzoeken en die informatie meegeven aan het taalmodel.

Dat verschil is belangrijk.

Een LLM beschikt namelijk niet automatisch over alle actuele informatie.

Door het model te combineren met zoekfunctionaliteit of andere databronnen kan een toepassing recentere informatie gebruiken.

📚 LLM’s en eigen documenten

Een organisatie kan een AI-systeem ook toegang geven tot eigen documenten of kennisbanken.

Het LLM kan vervolgens de relevante informatie verwerken en gebruiken om een antwoord te formuleren.

Daarmee hoeft alle kennis niet tijdens de oorspronkelijke training in het model terecht te zijn gekomen.

🌐 LLM’s in zoek- en antwoordsystemen

LLM’s worden ook gebruikt in systemen die antwoorden genereren op zoekvragen.

Hier ontstaat een link met onderwerpen zoals GEO en AI Overviews.

Voor organisaties wordt het daardoor steeds relevanter om informatie niet alleen voor traditionele zoekmachines begrijpelijk te maken, maar ook voor systemen die bronnen gebruiken om generatieve antwoorden samen te stellen.

LLM’s kunnen indrukwekkende resultaten leveren.

Maar ze hebben ook belangrijke beperkingen.

🌀 Hallucinaties

Een LLM kan informatie genereren die overtuigend klinkt, maar feitelijk onjuist is.

Dit wordt vaak een hallucinatie genoemd.

Het model probeert immers een waarschijnlijk passend antwoord te produceren.

Dat is niet hetzelfde als controleren of iedere bewering waar is.

🕒 Informatie kan verouderd zijn

Een model wordt getraind op informatie uit een bepaalde periode.

Zonder toegang tot actuele bronnen weet het model niet automatisch wat daarna is gebeurd.

Daarom kunnen actuele onderwerpen extra verificatie nodig hebben.

🎯 De prompt en context hebben veel invloed

De kwaliteit van het antwoord hangt mede af van wat het model krijgt.

Een onduidelijke vraag kan een minder relevant antwoord opleveren.

Extra context, voorbeelden en duidelijke instructies kunnen het resultaat vaak verbeteren.

📏 Beperkte context

Een LLM kan maar een bepaalde hoeveelheid informatie tegelijkertijd verwerken.

Hoeveel precies verschilt per model.

Bij zeer grote documenten of lange gesprekken kan het daarom nodig zijn informatie te selecteren, samen te vatten of in delen te verwerken.

⚖️ Bias

Patronen in trainingsdata kunnen ook ongewenste vertekeningen bevatten.

Een LLM kan daardoor bepaalde biases uit bronnen overnemen of versterken.

Ontwikkelaars proberen dat te beperken, maar volledig uitsluiten is moeilijk.

✅ Een goed antwoord is niet automatisch een waar antwoord

Een van de belangrijkste eigenschappen om te onthouden:

taalkundige overtuigingskracht is geen garantie voor feitelijke juistheid.

Voor belangrijke beslissingen blijft controle van bronnen, data en feiten daarom noodzakelijk.

1. Een LLM zoekt antwoorden op in een database

Een LLM genereert tekst op basis van geleerde patronen en de huidige context.

Het is dus niet simpelweg een database met opgeslagen antwoorden.

2. Een LLM weet automatisch wat waar is

Een LLM kan correcte informatie produceren, maar kan ook fouten en hallucinaties genereren.

Het model heeft geen ingebouwde garantie dat iedere uitspraak feitelijk klopt.

3. Een LLM en ChatGPT zijn hetzelfde

Een LLM is een type onderliggend AI-model.

Een chatbot of AI-assistent is een toepassing die zo’n model kan gebruiken, vaak gecombineerd met andere systemen en functies.

4. Alle LLM’s zijn hetzelfde

LLM’s kunnen sterk verschillen in:

• grootte
• trainingsdata
• architectuur
• contextlimiet
• snelheid
• specialisatie
• mogelijkheden

Daardoor kunnen modellen bij dezelfde taak verschillend presteren.

5. Meer parameters betekent automatisch beter

Een groter model kan meer capaciteit hebben, maar grootte is niet de enige factor die kwaliteit bepaalt.

Training, data, architectuur en afstemming spelen eveneens een belangrijke rol.

6. Een LLM heeft altijd actuele kennis

Dat is niet vanzelfsprekend.

Een LLM kent niet automatisch alles wat na zijn training is gebeurd.

Actuele informatie vereist vaak toegang tot recente externe bronnen.

Een LLM kun je daarom het beste zien als een krachtig taalmodel dat informatie kan verwerken en genereren, maar niet als een foutloze encyclopedie of automatische bron van waarheid.