Large Language Model

Een large language model (LLM) is een type kunstmatige intelligentie (AI) die is getraind om menselijke taal te begrijpen, te genereren en te manipuleren. Het bestaat uit algoritmes die miljoenen stukken tekst analyseren om te begrijpen hoe taal werkt en vervolgens deze kennis gebruiken om menselijke teksten te genereren.

Large language models gebruiken geavanceerde algoritmes om te leren hoe menselijke taal werkt. Ze kunnen worden getraind op verschillende taal- en taalkundige taken, zoals tekstanalyse, vertaling, vraag-antwoord-systemen, samenvatting, chatbots en nog veel meer.

Een belangrijk kenmerk van large language models is dat ze zelf kunnen leren van enorme hoeveelheden tekstuele data, bijvoorbeeld afkomstig van het internet. Dit betekent dat ze voortdurend kunnen evolueren en beter kunnen worden in het begrijpen en genereren van menselijke taal naarmate ze meer worden getraind op nieuwe gegevens. Hierdoor kunnen ze worden gebruikt voor een breed scala aan toepassingen, zoals virtuele assistenten, chatbots, tekstgeneratie, automatische samenvatting en meer.

Voorbeelden van bekende large language models zijn GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) van OpenAI en BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) van Google.

Hoewel er veel voordelen zitten aan de toepassingen die gebruik maken van deze type algortimen, is er ook veel kritiek op dergelijke toepassingen. Met name de betrouwbaarheid van de data die gegenereerd wordt is een veelgehoord punt van kritiek. Daarnaast zijn er ook privacy- en copyright discussies omtrent het gebruiken van data in deze algortimes.