LLM
Large Language Model
Simpele Uitleg
Een LLM (Large Language Model) is een AI systeem dat getraind is op enorme hoeveelheden tekst en daardoor menselijke taal kan begrijpen en genereren. Denk aan ChatGPT, Claude, of Gemini.
Technische Definitie
Een Large Language Model is een deep learning model gebaseerd op transformer architectuur, getraind op miljarden parameters en terabytes aan tekstdata. Het gebruikt self-attention mechanismen om contextuele relaties tussen woorden te begrijpen en kan taken uitvoeren zoals tekstgeneratie, vertaling, samenvatting, en vraag-beantwoording zonder task-specific training.
Waarom Dit Belangrijk Is
LLMs zijn de fundamentele technologie achter de AI revolutie van 2022-2025. Ze maken complexe taalverwerking toegankelijk voor iedereen, van content creators tot developers. Bedrijven gebruiken LLMs voor klantenservice, contentcreatie, code generation, data-analyse en meer. Het begrijpen van LLMs is essentieel voor iedereen die met moderne AI wil werken.
Hoe Het Werkt
Een LLM werkt door tekst te voorspellen op basis van context. Het model is getraind op miljarden voorbeelden van menselijke taal en heeft geleerd welke woorden waarschijnlijk op elkaar volgen. Wanneer je een prompt invoert, analyseert het model de context en genereert woord-voor-woord een antwoord dat statistisch het meest waarschijnlijk is gegeven de input. Door deze fundamentele mechaniek kan het model complexe taken uitvoeren zoals redeneren, vertalen, en code schrijven.
Use Cases
Content Creatie
Marketing teams gebruiken LLMs voor blogs, social media posts, en productbeschrijvingen
Klantenservice
Chatbots powered by LLMs beantwoorden klantenvragen 24/7 met natuurlijke conversaties
Code Generation
Developers gebruiken LLMs zoals GitHub Copilot om sneller te coderen
Data Analyse
Business teams vragen LLMs om data te analyseren en insights te geven
Voorbeelden
ChatGPT voor Customer Support
Een webshop gebruikt ChatGPT om automatisch retourvragen te beantwoorden, bestelstatus op te vragen, en productaanbevelingen te doen. Resultaat: 70% minder support tickets.
Claude voor Legal Research
Een advocatenkantoor gebruikt Claude om jurisprudentie te doorzoeken en samenvattingen te maken van 100+ pagina contracten in enkele minuten.
Gemini voor Marketing
Een marketing agency gebruikt Gemini om in bulk social media posts te genereren voor 50+ klanten, elk met hun eigen tone of voice.
Veelgemaakte Fouten
LLMs zijn perfect en maken geen fouten
LLMs kunnen hallucineren (verzonnen informatie presenteren als feit). Altijd fact-checking doen voor belangrijke informatie.
Alle LLMs zijn hetzelfde
ChatGPT, Claude, Gemini hebben elk hun eigen sterke punten. Claude is beter in lange documenten, ChatGPT in creative tasks, Gemini in multimodal taken.
Je hoeft LLMs niets te leren, ze weten alles
LLMs werken beter met goede prompts, context, en voorbeelden. Prompt engineering is een skill die je moet leren.
Tools Die Dit Gebruiken
Veelgestelde Vragen
Wat is het verschil tussen een LLM en AI?
AI is de overkoepelende term voor alle "slimme" computersystemen. Een LLM is een specifiek type AI dat gespecialiseerd is in taalverwerking. Andere AI types zijn bijvoorbeeld computer vision, speech recognition, of robotica.
Hoeveel kost het om een LLM te gebruiken?
De meeste LLMs werken op basis van API calls en tokens. ChatGPT kost ongeveer $0.002 per 1000 tokens (±750 woorden). Claude is vergelijkbaar. Voor de meeste bedrijven is dit €50-500 per maand afhankelijk van gebruik.
Kan ik mijn eigen LLM trainen?
Technisch wel, maar het kost miljoenen euros en maanden rekentijd. Voor 99% van de use cases is het beter om bestaande LLMs te gebruiken en te fine-tunen of RAG te implementeren voor custom data.
Gerelateerde Termen
Wil je deze term in de praktijk leren toepassen?