Taalmodel
Een taalmodel is een AI-model dat getraind is op enorme hoeveelheden tekst en daardoor tekst kan begrijpen, schrijven en vertalen. De chatbots die je kent, draaien op een taalmodel.
Een taalmodel is een AI-model dat heeft geleerd van enorme hoeveelheden tekst. Het kan daardoor vragen beantwoorden, teksten schrijven en samenvatten, vertalen en programmeercode maken. De bekende chatbots draaien op een taalmodel. Bij een groot taalmodel, in het Engels large language model of LLM, zijn zowel het model zelf als de hoeveelheid tekst waarmee het is getraind heel groot.
Hoe werkt het?
In de kern leert een taalmodel het volgende stukje tekst te voorspellen. Het leest een stuk tekst, gokt wat er hierna komt en kijkt hoe ver het ernaast zat. Dit gebeurt miljarden keren. Zo pikt het patronen op in taal, maar ook in de kennis die in die teksten staat. De tekst wordt daarbij in kleine stukjes gehakt, de tokens, en het model werkt met die stukjes.
Wat het model heeft geleerd, zit in zijn parameters: miljarden getallen. Een antwoord ontstaat meestal stukje voor stukje, waarbij elk nieuw stukje afhangt van wat er al staat. Er bestaan ook modellen die het anders doen. Mercury 3 van het Amerikaanse Inception maakt eerst een ruwe versie van de hele tekst en scherpt die in een paar rondes aan. Volgens het bedrijf is het model daardoor vier tot acht keer zo snel als vergelijkbare modellen (link).
Waarom het ertoe doet
Taalmodellen zijn de motor achter bijna alle AI-nieuws. Ze vormen de basis van AI-agents die zelfstandig taken uitvoeren. Ze worden ook ingezet in de wetenschap, bijvoorbeeld om eiwitten te ontwerpen of experimenten te bedenken.
Het trainen van zo'n model kost veel rekenkracht, en daar wordt hard aan gewerkt. Microsoft AI rondde de eerste trainingsfase van zijn basismodel MAI-Base-2 af. Volgens het bedrijf haalt het model hetzelfde niveau als een sterk Chinees model, met 4 tot 12 keer minder rekenwerk (link). Hoe goed een taalmodel is, meten onderzoekers met vaste toetsen, de benchmarks.
Artikelen over Taalmodel
-
Onderzoekers laten AI-agent deels zonder woorden denken: sneller en goedkoper
Onderzoekers van Stanford en Together AI laten een AI-agent een deel van zijn denkwerk doen zonder het uit te schrijven. Alleen om iets op te zoeken of te antwoorden schakelt hij naar tekst. Volgens hen werkt hij zo tot 2,6 keer sneller en scoort hij beter dan vergelijkbare systemen.
-
MIT leert AI de bouw van kristallen te zien, en dat helpt bij het zoeken naar nieuwe materialen
Taalmodellen weten veel over materialen, maar kunnen de opbouw van een kristal niet 'zien'. Onderzoekers van MIT koppelden 3D-structuren aan beschrijvingen in gewone taal. Hun model vindt daardoor betere kandidaten, bijvoorbeeld voor accu's.
-
AI-bedrijf betaalt loodgieter en monteur om robots te leren klussen
Het Amerikaanse databedrijf HUMXN betaalt in Minneapolis, Chicago en Miami reparaties aan leidingen, elektra en klimaatinstallaties. De monteur draagt daarbij een camera, zodat robots kunnen leren hoe vakmensen problemen oplossen. De bewoner krijgt de klus gratis.
-
Gemini krijgt een echte desktopapp, met een snelkoppeling naar Googles programmeeragent
Google heeft nu een Gemini-app voor Mac en Windows. Op de Mac opent één knop sinds deze week ook Antigravity, Googles AI-programmeeromgeving. Daarmee heeft Google een eigen antwoord op ChatGPT met Codex en Claude met Claude Code, al zit het nog niet helemaal in één app.
-
Meta maakt Muse Spark Open vrij beschikbaar: groot AI-model voor programmeren, ook op eigen computers
Meta heeft Muse Spark Open uitgebracht, een groot AI-model voor programmeren en zelfstandige agenttaken dat iedereen kan downloaden. Volgens Meta is het het sterkste Amerikaanse open model tot nu toe, en het draait zelfs op twee Mac Studio's.
-
Gemini 4 Argon breed beschikbaar: Google terug bij de koplopers
Google heeft Gemini 4 Argon breed uitgerold. Op papier wint het van GPT-6 Astra en Claude Opus 5.5 op 13 van 19 benchmarks, maar onafhankelijke metingen zetten het naast de concurrentie, niet erboven. De grootste sprong zit in prijs, lange context en wetenschap.
-
Is AI alleen een remix-machine? Wiskundigen debatteren over het elastiek om alle kennis
Nu AI zelfstandig wiskundige bewijzen vindt, debatteren wetenschappers: is dat echt nieuw werk of slim combineren van wat al bekend was? Een beeld met spijkers en een elastiek zet het op scherp. Volgens een econoom zit juist in dat combineren de volgende grote sprong voor de hele wetenschap.
-
AI-agent lost 49 van 50 nieuwe onderzoeksproblemen in de theoretische natuurkunde op
Een AI-agent op basis van GPT-6 Astra loste 49 van 50 ongepubliceerde natuurkundeproblemen op, voor minder dan 3 dollar per stuk. Het gaat om zwaar rekenwerk waar een topexpert een dag mee bezig is. De onderzoekers zien vooral een krachtige rekenassistent.
-
OpenAI publiceert 719 wiskundige manuscripten van een nog niet uitgebracht AI-model
OpenAI heeft op GitHub 719 wiskundige manuscripten gepubliceerd, geproduceerd door een nog niet uitgebracht intern model. Volgens adviesgroep AGMAI gaat het om oplossingen voor 'honderden' open vragen. Onafhankelijke toetsing moet nog beginnen.
-
AI-agents vinden twee kandidaat-magneten voor nieuw computergeheugen
Ruim negentig Claude Opus 5.5-agents rekenden bij Vals AI drie dagen aan magneten voor toekomstig computergeheugen. Ze kwamen uit op twee kandidaten, waaronder een stof uit 1999. Het blijft bij berekeningen: niemand heeft de voorspelde eigenschappen nog gemeten.
-
Menselijk hersenweefsel uit het lab leert met een AI-coach een virtuele stok te balanceren
Op een bijeenkomst in Silicon Valley liet een team van UC Santa Cruz zien hoe gekweekt menselijk hersenweefsel een klassieke besturingstaak leert: een stok rechtop houden op een karretje. Een AI-algoritme is de coach. Een vrijwilliger met een toetsenbord kon het weefsel nauwelijks bijhouden.