Dankzij populaire AI-tools als ChatGPT is AI nu voor iedereen beschikbaar. We staan er alleen niet altijd stil bij hoe deze technologie achter de schermen werkt.
De werking van een Large Language Model (LLM) is eigenlijk niet zo ingewikkeld dan de meest mensen denken. In dit artikel spitten we in detail uit hoe zo’n model jou lijkt te begrijpen en correct met jou kan communiceren.
Large Language Model
Een LLM werkt op artificiële intelligentie die speciaal ontworpen is om menselijke taal te begrijpen en zelf te genereren. Vergelijk het met jouw smartphone die je berichten automatisch aanvult. Jouw smartphone denkt al een paar woorden vooruit, maar een LLM voorspelt volledige zinnen of alinea’s. Maar voordat het dat kan, moet het eerst een lang en intensief trainingsproces doorlopen.
Alles begint met data. Een LLM leert taal door gigantisch veel tekst te analyseren, denk aan miljarden websites. Al die teksten worden verzameld in één enorme dataset, zodat het model een zo breed mogelijk taalgevoel kan ontwikkelen. Hoe mensen praten, welke woorden vaak samen voorkomen, hoe zinnen opgebouwd zijn: dat soort patronen leert het model door ze keer op keer te zien.
Voorspellen via neurale netwerken
Het echte leerproces gebeurt via voorspelling. Het model krijgt telkens een stukje tekst en moet raden welk woord erop volgt. Neem bijvoorbeeld de zin “De kat zit op de …” Het model leert dat ‘mat’ of ‘tafel hier waarschijnlijk op volgt, afhankelijk van wat het al gezien heeft. Dat proces van voorspellen en zichzelf bij te sturen moet miljoenen keren herhaald worden binnen een neuraal netwerk. Je kan dat dan weer vergelijken met een digitaal brein, opgebouwd uit duizenden lagen die allemaal samenwerken om een patroon te herkennen.
Elke keer het model een woord fout voorspelt, worden de verbindingen tussen die lagen een klein beetje aangepast, tot het steeds beter begrijpt welke woorden wel logisch samen horen. Een neuraal netwerk is de reden waarom het lijkt dat een LLM jou echt lijkt te begrijpen.
Menselijke feedback en beperkingen
Na die eerste trainingsronde weet het model hoe taal werkt, maar niet hoe je een goed antwoord geeft. Daarom volgt er een tweede fase waarin mensen het model verder verfijnen. Menselijke AI-trainers geven feedback op de antwoorden die het model geeft. Als een antwoord nuttig is, wordt dat bevestigd. Als het niet juist is, wordt het model daarop verbeterd. Dit proces zorgt ervoor dat de reacties inhoudelijk sterk en contextueel gepast zijn. Je wordt daarom zelf ook gevraagd om een antwoord te beoordelen bij de meeste AI-tools.
Die menselijke feedback wordt steeds belangrijker, zeker met het oog op veiligheid (of governance). Je wil als AI-bedrijf vermijden dat jouw taalmodel gevaarlijke tips geeft, foute info verspreidt of onbewust gevoelige gegevens herhaalt.
Daarom worden extra regels ingebouwd om het gedrag van het model te sturen. Je bent misschien zelf al op die beperkingen gebotst, zoals geen gevoelige onderwerpen bespreken of ongepaste taal vermijden. Daarom is de discussie van lokale AI of in de cloud zo belangrijk. Niet elk bedrijf wil zijn data de cloud insturen.
Nieuwe benadering van beveiliging vereist voor hybride werken
De beveiliging van endpoints moet beter worden om hybride werken veilig te ondersteunen. Organisaties kunnen risico’s verminderen door een nieuwe architectuur toe te passen…
Steeds meer modellen worden specifiek getraind op één specifiek bedrijf, door ze te interne documenten, procedures of productinformatie mee te geven. Zo ontstaat een taalmodel dat perfect past bij jouw werkcontext, zonder dat je gevoelige data hoeft te delen met de buitenwereld.
Het model dat uiteindelijk beschikbaar wordt gesteld, zoals ChatGPT of Gemini, is dus het resultaat van een extreem lang proces van training, bijsturing en bescherming. Maar zelfs dan evolueert het steeds verder zoals alle andere technologie. Taal verandert, context evolueert en gebruikers stellen nieuwe vragen. Daarom worden modellen regelmatig opnieuw getraind of geüpdatet, met nieuwe datasets en betere instructies.
Conclusie
Wat betekent dit nu voor jou? Als je begrijpt hoe een taalmodel getraind is, weet je beter hoe je ermee kunt werken. Je weet dat het goed is in patronen herkennen, maar geen echt waardeoordeel of gevoel heeft. Het kan nuttig zijn bij herhalend werk of tekstproductie, maar dat je altijd zelf moet controleren of het resultaat klopt. En je weet dat het model alleen zo goed is als de data waarop het getraind werd.
Een LLM is dus goed getraind in voorspellen en formuleren. Hoe betrouwbaarder de training, hoe bruikbaarder het resultaat. En hoe beter jij begrijpt hoe zo’n model werkt, hoe slimmer je het kunt inzetten om jouw werk sneller en efficiënter te maken.
lees ook
Belgisch staaldraadbedrijf zet in op AI
