Groot taalmodel
Een groot taalmodel verwerkt taal met geleerde patronen. Vloeiende tekst bewijst geen feitelijke juistheid of toegang tot actuele bedrijfsgegevens.
Met een groot taalmodel werken
Een groot taalmodel, of LLM, gebruikt patronen uit omvangrijke trainingsgegevens om taal te verwerken en tekst te genereren. Invoer en uitvoer worden verwerkt in eenheden die tokens heten. Het woord ‘groot’ bewijst niet dat het model bij uw bedrijf past.
In een fictief voorbeeld schrijft een LLM een conceptantwoord op een leveringsvraag. De genoemde datum moet uit een geschikte actuele bron blijken. Een overtuigende zin geeft het model geen toegang tot de werkelijke bestelstatus.
Het model is ook niet de hele assistent. De omringende toepassing bepaalt documenttoegang, rechten en beschikbare acties. Een vergelijking moet daarom naast tekstkwaliteit ook die verbindingen en het gedrag bij ontbrekende informatie beoordelen.
Bronnen
Verwante begrippen
- Token in een taalmodelTokens zijn verwerkingseenheden van taalmodellen. Ze komen niet altijd overeen met hele woorden en verschillen van designtokens.
- ContextvensterHet contextvenster begrenst hoeveel tokens een taalmodel in één verwerkingsstap kan meenemen. Het is geen blijvend kennisarchief.
- AI-hallucinatieEen AI-hallucinatie is aannemelijk klinkende maar feitelijk onjuiste of verzonnen inhoud. Vloeiende taal bewijst geen juistheid.
- ModelkaartEen modelkaart documenteert doel, grondslagen, beoordelingsvoorwaarden en bekende beperkingen van een bepaalde versie van een AI-model.
- AI-readinessAI-readiness betreft de voorwaarden voor een project: doel, bruikbare gegevens, vaardigheden, verantwoordelijkheden en dagelijks beheer.
- ContextengineeringContextengineering bereidt informatie voor elke modelaanroep voor: passende instructies, berichten, bronnen en de actuele stand van zaken.
Artikelen over dit onderwerp
AI & automatisering met ASES
AI-assistenten en geautomatiseerde processen