Wat is een LLM en hoe gebruik je het?
Auteur: Redactie Domeny.ForSale Gepubliceerd
In het kort: een LLM, oftewel een groot taalmodel, is een systeem voor kunstmatige intelligentie dat op grote datasets is getraind en taal kan verwerken en genereren. Het kan vragen beantwoorden, documenten samenvatten, vertalen en helpen bij het schrijven van teksten en code. Het maakt antwoorden op basis van aangeleerde verbanden en de meegegeven context. Een vloeiende, overtuigende tekst is daarom geen garantie dat de inhoud klopt.
Wat betekent LLM en wat is het verschil met een chatbot?
De afkorting LLM komt van het Engelse Large Language Model. ‘Groot’ verwijst naar de schaal van het model: onder meer het aantal parameters — numerieke waarden die tijdens de training worden bijgesteld — en de hoeveelheid gegevens en rekenwerk die voor de training worden gebruikt. Er bestaat geen algemeen aanvaarde grens waarboven een model ‘groot’ is.
Een taalmodel is het mechanisme dat inhoud verwerkt; een chatbot is een applicatie waarmee je een gesprek kunt voeren. Een chatbot kan een LLM gebruiken, maar heeft daarnaast een interface, instructies en extra functies, zoals zoeken op internet of bestanden lezen. Niet elke chatbot gebruikt een LLM: eenvoudigere oplossingen werken met vooraf vastgestelde regels.
Een LLM is ook niet hetzelfde als een zoekmachine. Een zoekmachine vindt materiaal, terwijl een model een antwoord genereert. Een applicatie kan beide mechanismen combineren, maar toegang tot een model betekent op zichzelf niet dat je toegang hebt tot actuele informatie van internet.
Hoe maakt een taalmodel een antwoord?
Tijdens de training leert het model verbanden in de gegevens: zinsconstructies, de betekenis van woorden in verschillende contexten, schrijfstijlen en patronen voor het oplossen van taken. Veel hedendaagse modellen van het type LLM gebruiken de transformerarchitectuur, waarmee ze rekening kunnen houden met verbanden tussen delen van de verwerkte inhoud.
Tekst wordt opgedeeld in tokens: eenheden die bijvoorbeeld uit woorddelen, hele woorden of leestekens bestaan. Tijdens het genereren berekent het model de waarschijnlijkheid van de volgende tokens en bouwt het op basis daarvan stap voor stap een antwoord op. Het hoeft daarbij geen kant-en-klare zin uit het trainingsmateriaal te kopiëren.
Het resultaat wordt beïnvloed door de prompt: de opdracht aan het model, samen met het materiaal dat het moet verwerken. Ook de instructies van de applicatie en de beschikbare gespreksgeschiedenis spelen een rol. Al deze informatie moet binnen het contextvenster passen: de beperkte hoeveelheid inhoud waarmee het model bij één aanroep rekening kan houden.
Een lopend gesprek betekent niet automatisch dat het model blijvend wordt bijgetraind. Het geheugen van de applicatie en het gebruik van gesprekken voor latere training zijn afzonderlijke mechanismen, die afhangen van de dienst en de instellingen ervan. Een lang document kan de beschikbare ruimte in het contextvenster overschrijden, waardoor een deel van de inhoud niet wordt meegenomen.
Waarvoor is een LLM in de praktijk nuttig?
Een LLM is vooral nuttig wanneer je bestaand materiaal wilt bewerken of een eerste versie wilt maken. Het kan vergadernotities inkorten, klantmeldingen ordenen, een opzet voor een handleiding voorstellen of een stuk code uitleggen. Bij zulke taken is het makkelijker om het resultaat met het aangeleverde materiaal te vergelijken dan om een antwoord te beoordelen over een vakgebied dat je niet kent.
Stel dat een winkeleigenaar een productbeschrijving van de fabrikant heeft en een korte versie voor klanten nodig heeft. In plaats van ‘maak een goede beschrijving’ kan die de volgende opdracht gebruiken:
Maak op basis van de onderstaande specificatie een productbeschrijving van maximaal 120 woorden. Schrijf in eenvoudige taal. Voeg geen eigenschappen, certificeringen of toepassingen toe die niet in het materiaal staan. Noteer ontbrekende informatie apart als vragen aan de fabrikant.
Vergelijk de gegenereerde tekst met het origineel, vooral wat betreft afmetingen, materialen, compatibiliteit en gebruiksvoorwaarden. Het model helpt bij het redigeren, maar vervangt niet de controle van de productspecificaties.
Bij het kiezen van een tool kun je het beste enkele eigen taken uitproberen. De kwaliteit van het Pools, de verwerking van documenten, de responstijd, de kosten en de regels voor gegevensbescherming kunnen belangrijker zijn dan alleen de grootte van het model. Controleer de actuele limieten en prijzen in de documentatie van de aanbieder.
Waarom maakt een LLM fouten?
Een hallucinatie is een antwoord met verzonnen of niet door informatie onderbouwde inhoud, die als waarheid wordt gepresenteerd. Het model kan een publicatie, een webadres, een programmafunctie of een detail van een aanbod verzinnen. Dat komt onder meer doordat geloofwaardig klinkende taal genereren niet hetzelfde is als feiten controleren.
Het model kan ook een opdracht verkeerd begrijpen, een uitzondering in een document over het hoofd zien of een rekenfout maken. De kennis uit de training wordt niet automatisch bijgewerkt, en trainingsgegevens kunnen vooroordelen en onnauwkeurigheden bevatten. Een stellige toon betekent niet dat het antwoord juist is.
Sommige applicaties beperken deze problemen door relevante passages in documenten op te zoeken en die als context aan het model mee te geven. Deze aanpak heet RAG: het genereren van antwoorden met ondersteuning van opgezocht materiaal. Zo wordt het makkelijker om een antwoord op concrete bronnen te baseren. Het risico op een verkeerde interpretatie blijft echter bestaan, en er is geen garantie dat de genoemde bron de conclusie daadwerkelijk ondersteunt.
Hoe gebruik je een LLM veilig en effectief?
Stem je controle af op de gevolgen van een mogelijke fout. Een voorgestelde kop kun je redactioneel beoordelen; informatie over belastingen, gezondheid of geldend recht moet je verifiëren aan de hand van een actuele, passende bron. Een antwoord van het model op zulke gebieden vervangt geen persoonlijk advies van een specialist.
Volg tijdens het werken een eenvoudige procedure:
- Bepaal de taak en de doelgroep. Geef de gewenste lengte, het formaat en de beperkingen aan.
- Lever materiaal aan. Houd broninformatie gescheiden van de opdracht en vraag het model om ontbrekende informatie aan te wijzen.
- Bescherm gegevens. Verstuur geen wachtwoorden, sleutels voor API of vertrouwelijke documenten zonder de vereiste toestemming en zonder de voorwaarden van de dienst te hebben gecontroleerd.
- Controleer het resultaat. Controleer getallen, namen, citaten en beweringen waarop je een beslissing baseert.
Kies om te beginnen een korte, niet-vertrouwelijke tekst waarvan je de inhoud goed kent en vraag om een samenvatting. Door beide versies te vergelijken, zie je of de tool je werk bespaart of informatie weglaat die voor jouw toepassing belangrijk is.
Zie ook: Wat is een CDN?
Lees ook
