Wat is een LLM (Large Language Model)?

1. Tekst omzetten in data: tokens en embeddings

Eerst wordt jouw tekst omgezet in kleine stukjes, zogenaamde tokens. Dat kunnen woorden zijn, delen van woorden of zelfs leestekens.

Die tokens krijgen vervolgens een wiskundige vertaling: een embedding. Zie het als een unieke cijfercode die vertelt wat het token betekent in een bepaalde context. Dankzij die vertaling kan het model taal begrijpen als getallen, niet als losse letters.

2. Het geheim van begrip: self-attention

Een van de belangrijkste innovaties in LLM’s is self-attention. Dit mechanisme laat het model bepalen op welke woorden het moet focussen om de betekenis te begrijpen.

Bijvoorbeeld:

• In “De bank gaf mij een lening” → moet het letten op “lening” om te snappen dat “bank” een financiële instelling is.
• In “Ik zit op de bank in de zon” → draait het net om zitcomfort.

Self-attention zorgt ervoor dat het model contextgevoelig wordt, en dus veel menselijker taal kan genereren.

3. Denken in lagen: transformer-architectuur

De transformer bestaat uit verschillende lagen die samenwerken:

• Encoders verwerken de input (jouw vraag, prompt, of tekst)
• Decoders genereren het antwoord, op basis van wat de encoder “begrijpt”

Elke laag voert berekeningen uit op de embeddings en leert daarbij verbanden tussen woorden, zinsdelen en bredere contexten.

Hoe meer lagen, hoe complexer het model kan redeneren.

4. Miljarden knoppen: parameters

LLM’s bevatten miljarden parameters, dat zijn instellingen of gewichten die het model helpen beslissen hoe belangrijk een bepaald woord, verband of patroon is.

Tijdens het trainen leert het model deze parameters automatisch bij te stellen. Net zoals een mens leert door ervaring, leert het model door fouten te maken en bij te sturen.

Hoe meer parameters, hoe verfijnder het taalgevoel van het model.

5. Twee trainingsfasen: pre-training en fine-tuning

• Pre-training: het model wordt blootgesteld aan een gigantische hoeveelheid tekst (boeken, websites, artikels, code…). Het leert algemene taalstructuren, grammatica, logica.
• Fine-tuning: het model wordt daarna bijgeschaafd met data uit een specifieke sector of toepassing (bv. medische info, juridische teksten, interne klantdata).

Soms gebeurt er ook instructietraining: het model leert dan hoe het netjes moet antwoorden op vragen of opdrachten.

6. Wat komt eruit?

Als alles verwerkt is, voorspelt het model stap voor stap het volgende token. Tot er een volledig antwoord ontstaat dat logisch, grammaticaal correct en vaak zelfs creatief is.

1. Klantenservice die meedenkt (en nooit pauze neemt)

Heb je een webshop of dienst waarbij klanten vaak dezelfde vragen stellen? Denk aan levertermijnen, retourbeleid of openingsuren? Dan is een AI-chatbot op basis van een LLM een gouden zet.

Zo’n chatbot begrijpt de vraag, haalt het juiste antwoord op (of stelt er één samen) en reageert meteen, 24/7, in meerdere talen en zonder wachttijd.

2. Content die zichzelf (bijna) schrijft

Of je nu marketingcampagnes opzet, vacatures uitschrijft of productpagina’s vult: content maken kost tijd. Een LLM helpt je sneller van idee naar resultaat.

Geef een prompt en het model stelt suggesties voor. Niet goed? Dan stuur je bij. Tot het klinkt zoals jij wil.

3. Samenvatten, herschrijven en vertalen (zonder Google Translate)

Een rapport van 10 pagina’s in een notendop? Een e-mail van een buitenlandse klant netjes herformuleerd? Een juridische tekst vertaald naar mensentaal?

Dat is waar LLM’s in uitblinken. Ze vatten samen, herschrijven in jouw tone of voice, of vertalen razendsnel. Handig voor wie veel leest, veel schrijft, of internationaal werkt.

4. Code schrijven alsof je een extra developer in huis hebt

Voor developmentteams zijn LLM’s gamechangers. Ze schrijven functies, genereren testcases, helpen met documentatie of spotten fouten.

5. Gevoel meten in je markt (zonder eindeloze Excel-analyses)

Wat denken klanten? Wat leeft er op sociale media rond jouw merk? Met sentimentanalyse op basis van LLM’s krijg je inzichten uit vrije tekst: reviews, chatgesprekken, open antwoorden op enquêtes…

6. Administratie & workflows versnellen

LLM’s kunnen documenten opstellen, e-mails genereren, afspraken samenvatten en meer. Alles wat repetitief is, kan (deels) geautomatiseerd worden.

7. Beeld en video genereren

LLM’s worden steeds vaker gecombineerd met visuele AI-modellen. Zo ontstaan multimodale systemen die niet alleen tekst begrijpen, maar ook content kunnen creëren (zoals afbeeldingen en video’s). Denk aan productfoto’s, illustraties of zelfs korte animaties, gegenereerd op basis van jouw input.

Die visuele output kun je meteen gebruiken in socialmediaposts, online advertenties, op je website of als visuele aanvulling bij je copywriting. Snel, stijlvol en afgestemd op je merkverhaal.

1. LLM vs AI (kunstmatige intelligentie)

AI (Artificial Intelligence) is de overkoepelende term voor systemen die “intelligent” gedrag vertonen. Dat kan gaan van beeldherkenning tot spraak, van aanbevelingsalgoritmes tot zelfrijdende auto’s.

Een LLM is één specifieke vorm van AI, namelijk een model dat menselijke taal begrijpt en genereert.

Samengevat: alle LLM’s zijn AI, maar niet alle AI is een LLM.

2. LLM vs NLP

NLP staat voor Natural Language Processing. Dat is het vakgebied binnen AI dat zich bezighoudt met taal (lezen, schrijven, analyseren en interpreteren).

Een LLM is een type model binnen NLP. Een heel krachtig, geavanceerd type.

Samengevat: NLP is het vakgebied. LLM’s zijn de nieuwste tools binnen dat domein.

3. LLM vs chatbot

Een chatbot is een toepassing: een interface waarmee je in gesprek gaat.

Een LLM is vaak de motor die die chatbot aandrijft, het taalmodel dat begrijpt wat je zegt en antwoord geeft. Maar niet elke chatbot gebruikt een LLM. Sommige werken met vaste scripts of keyword-triggers.

Samengevat: een LLM kan een chatbot slim maken, maar is op zichzelf geen chatbot.

1. Generieke modellen

Dit zijn de allrounders. Modellen zoals ChatGPT of Claude die getraind zijn op een breed scala aan teksten en ingezet worden voor algemene taken: schrijven, samenvatten, vertalen, brainstormen….

2. Taakspecifieke modellen

Deze modellen zijn afgestemd op 1 specifieke taak. Denk aan: sentimentanalyse, vertaling, of code schrijven. Ze zijn vaak kleiner, sneller en nauwkeuriger binnen hun niche.

Ideaal als je één duidelijke taak hebt die je vaak uitvoert.

3. Domeinspecifieke modellen

Dit zijn modellen die getraind zijn op data uit een specifieke sector, zoals de zorg, finance, juridische wereld of marketing. Ze begrijpen de vaktaal, context en gevoeligheden van jouw domein.

Voor bedrijven met complexe of gevoelige content zijn dit vaak de beste keuzes.

4. Multimodale modellen

Deze LLM’s kunnen niet alleen met tekst werken, maar ook met beeld, audio of zelfs video. Ze combineren meerdere types input en output.

Denk aan een model dat een foto analyseert en beschrijft wat er gebeurt. Of dat een presentatie maakt op basis van een stemopname.

perfect voor creatieve toepassingen, complexe analyses of interactie met meerdere formats.

5. Open source vs gesloten modellen

• Open source modellen (zoals Mistral of LLaMA) zijn vrij beschikbaar, aanpasbaar en draaien vaak lokaal.
• Gesloten modellen (zoals GPT-4 of Gemini) worden beheerd door commerciële partijen, met minder inzicht in hoe ze precies werken.

Open source geeft je meer controle. Gesloten modellen zijn vaak krachtiger en gebruiksvriendelijker.

6. Cloud vs lokaal

• Cloudgebaseerde modellen draaien via externe servers. Makkelijk in gebruik, maar met vragen rond privacy en dataopslag.
• Lokale modellen draaien op je eigen infrastructuur. Meer controle, maar technisch zwaarder.

Kies cloud als snelheid en gemak primeert. Kies lokaal als je werkt met gevoelige data.