Een Large Language Model is een geavanceerd type kunstmatige-intelligentiesysteem dat is getraind op gigantische hoeveelheden tekst—vaak miljarden parameters in transformer-architecturen zoals GPT, BERT of LLaMA—en dankzij zelf-supervised learning kan het taal begrijpen én genereren.

⚙️ Hoe werkt het?

Het model splitst tekst op in tokens, gebruikt self-attention en positionele codering om verbanden te leggen tussen woorden. Daardoor kan het woorden voorspellen, zinnen afmaken, samenvatten of vertaaldingen uitvoeren  .

Waarvoor wordt het gebruikt?

Van chatbots en virtuele assistenten, tot automatisch schrijven, vertalen, analyseren, code genereren, vraag–antwoord en tekstsamenvattingen—aangewend in sectoren als klantenservice, onderwijs, gezondheidszorg, techniek en meer .

Sterke punten

• Flexibiliteit: één model voor veelzijdige taken
• Schaalbaarheid: pre-training gevolgd door fijne-tuning of prompt‑engineering, voor maatwerktoepassingen

Uitdagingen

• Vergissingen: modellen verzinnen wel eens feiten (zogenaamde hallucinaties) 
• Kosten & energie: duur om te trainen en te hosten
• Dataprivacy: gebruik van grote datasets brengt risico’s rond auteursrechten en persoonlijke data mee

Gerelateerde termen

• Transformer: architectuur met encoder/decoder en self-attention, onmisbaar voor LLMs 
• Prompt‑engineering: slimme ingangen (prompts) en instructies om modelresponsen te sturen, inclusief chain-of-thought en in-context learning 
• RAG (Retrieval‑Augmented Generation): techniek waarbij het model extra context opzoekt in externe databases om betrouwbaarder te antwoorden 

🎯 Samenvatting

LLM’s zijn krachtige, op schaal getrainde taalmodellen die vele toepassingen mogelijk maken. Ze combineren sterke voorspellende en generatieve capaciteiten met flexibiliteit en breed inzetbaar leren. Tegelijk vragen ze om zorg rond validiteit van output, rekenkracht, data-ethiek en verantwoordelijk gebruik.