Wat is het verschil tussen GPT en een LLM?

GPT (Generative Pre-trained Transformer) is een specifieke familie van LLMs ontwikkeld door OpenAI. "LLM" is de overkoepelende term voor alle grote taalmodellen, waaronder GPT, Claude (Anthropic), Gemini (Google), LLaMA (Meta) en Mistral. GPT is dus een LLM, maar niet elk LLM is GPT.

Kan ik een LLM op mijn eigen server draaien?

Ja, met open-source modellen zoals LLaMA en Mistral kun je een LLM lokaal draaien via tools als Ollama. OpenClaw Installeren kan dit voor je configureren op je VPS, zodat je volledige controle hebt over je data zonder afhankelijk te zijn van externe cloud-APIs.

Hoeveel kost het gebruik van een LLM?

Cloud-gebaseerde LLMs rekenen per token (invoer en uitvoer). GPT-4 kost enkele centen per 1000 tokens, terwijl goedkopere modellen als GPT-4o-mini een fractie daarvan kosten. Lokaal gehoste open-source modellen hebben geen per-token kosten maar vereisen serverresources (GPU/RAM).

Wat is een LLM (Large Language Model)? - Uitleg & Betekenis

Leer wat een LLM (Large Language Model) is, hoe grote taalmodellen werken en waarom ze de basis vormen van moderne AI-assistenten en chatbots.

Definitie

Een LLM (Large Language Model) is een groot neuraal netwerk dat is getraind op enorme hoeveelheden tekst om menselijke taal te begrijpen en te genereren. LLMs vormen de kern van moderne AI-toepassingen zoals ChatGPT, Claude en Gemini, en kunnen tekst schrijven, vragen beantwoorden, code genereren en complexe redeneringen uitvoeren.

Technische uitleg

Large Language Models zijn gebaseerd op de transformer-architectuur, geïntroduceerd in het paper "Attention Is All You Need" (2017). Ze bestaan uit miljarden parameters die tijdens training op grote tekstcorpora worden geoptimaliseerd via self-supervised learning. Het trainingsproces omvat pre-training (next-token prediction op grote datasets), supervised fine-tuning (SFT) op instructie-paren, en Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) voor het afstemmen op menselijke voorkeuren. Belangrijke concepten zijn tokenization (het opdelen van tekst in tokens), attention mechanisms (het wegen van relaties tussen woorden), context windows (de maximale hoeveelheid tekst die het model tegelijk kan verwerken), en temperature (controle over de creativiteit van outputs). Populaire open-source modellen zijn LLaMA, Mistral en Phi, terwijl commerciële modellen GPT-4, Claude en Gemini omvatten. Inference kan lokaal plaatsvinden via frameworks als Ollama en vLLM, of via cloud-APIs.

Hoe OpenClaw Installeren dit toepast

OpenClaw Installeren configureert LLM-connecties als onderdeel van je AI-assistent deployment. Ons platform ondersteunt zowel cloud-gebaseerde LLMs (OpenAI, Anthropic) als lokaal gehoste modellen via Ollama op je eigen VPS. Zo kun je kiezen tussen maximale prestaties via cloud-APIs of volledige dataprivacy met lokale inference.

Praktische voorbeelden

Een klantenservice-assistent die GPT-4 gebruikt om complexe klantvragen te begrijpen en gepersonaliseerde antwoorden te genereren op basis van productdocumentatie en ordergeschiedenis.
Een contentcreatie-tool die een LLM inzet om blogartikelen, productbeschrijvingen en social media posts te genereren in meerdere talen met consistente merkstem.
Een code-assistent die een LLM gebruikt om ontwikkelaars te helpen met het schrijven, reviewen en debuggen van code, inclusief uitleg van complexe algoritmen.

Gerelateerde begrippen

ai assistent token prompt engineering fine tuning embedding

Veelgestelde vragen

Klaar om te starten?

Neem contact met ons op voor een vrijblijvend gesprek over uw project.

Neem contact op

Gerelateerde artikelen

Wat is Fine-Tuning? - Uitleg & Betekenis

Leer wat fine-tuning van AI-modellen is, hoe je een taalmodel kunt aanpassen aan je specifieke usecase en wanneer fine-tuning beter is dan RAG of prompt engineering.

Wat is Prompt Engineering? - Uitleg & Betekenis

Leer wat prompt engineering is, hoe je effectieve prompts schrijft voor AI-modellen en waarom prompt engineering essentieel is voor het optimaal benutten van LLMs en chatbots.

Wat is RAG (Retrieval-Augmented Generation)? - Uitleg & Betekenis

Leer wat RAG (Retrieval-Augmented Generation) is, hoe het AI-modellen verrijkt met actuele kennis en waarom RAG essentieel is voor nauwkeurige bedrijfs-chatbots.

OpenClaw voor E-commerce

Ontdek hoe een AI-chatbot via OpenClaw uw webshop transformeert. Automatiseer klantvragen, verhoog conversie en bied 24/7 persoonlijke productadviezen aan uw shoppers.