Dit artikel is onderdeel van de AI Woordenlijst op De Wereld van AI. Daar vind je een overzicht van alle belangrijke AI-begrippen.
Een Large Language Model (LLM) is een type AI-model dat is getraind op enorme hoeveelheden tekst. Hierdoor leert het patronen in taal herkennen, zoals zinsopbouw, betekenis en context. Bekende voorbeelden zijn ChatGPT, Gemini en Claude.
LLM’s gebruiken neurale netwerken, vaak met miljarden parameters, die statistisch voorspellen welk woord of antwoord logisch volgt. Ze kunnen daardoor teksten genereren, samenvattingen maken, vertalen, vragen beantwoorden of code schrijven.
Hoe werkt een LLM?
Een LLM berekent kansen. Het model kijkt naar woorden in de prompt en voorspelt wat waarschijnlijk het volgende betekenisvolle woord is. Dat doet het niet omdat het taal begrijpt zoals mensen, maar omdat het geleerd heeft hoe taal er statistisch uitziet.
Het model is vooraf getraind op grote datasets, en kan daarna worden afgestemd op specifieke taken, zoals klantenservice of juridische assistentie.
Wat kan een LLM allemaal?
LLM’s kunnen:
- gesprekken voeren met gebruikers
- creatief schrijven of herschrijven
- teksten analyseren en samenvatten
- vertalen naar andere talen
- broncode genereren of verbeteren
- informatie opvragen via retrieval-systemen
Beperkingen en risico’s
LLM’s weten niets van zichzelf, ze voorspellen taal. Daardoor:
- kunnen antwoorden fout of verzonnen zijn (hallucinaties)
- kunnen vooroordelen in trainingsdata terugkomen
- kan vertrouwelijke informatie uitlekken als die wordt ingevoerd
Hoe veilig en verantwoord AI gebruikt moet worden, lees je op mijn pagina Ethiek in AI. Bekijk ook eens mijn post “Inleiding tot Large Language Models voor Beginners“, of de bijbehorende mijn YouTube-video.
DE WERELD VAN AI 