LLM vs. LCM: Wat is het verschil tussen taal en begrip in kunstmatige intelligentie?
Kunstmatige intelligentie (AI) ontwikkelt zich razendsnel. Misschien heb je al gewerkt met ChatGPT, Google Gemini of Copilot in Word of Excel. Deze slimme programma’s zijn gebouwd op zogeheten Large Language Models (LLM’s). Maar inmiddels klopt er een nieuw type model op de deur: het Large Concept Model (LCM).
Wat is het verschil tussen deze twee? En waarom is dat belangrijk? In deze blog leg ik het je stap voor stap uit, zonder technische poespas.
Wat is een LLM (Large Language Model)?
Een LLM is een slim model dat heel goed is in het voorspellen van woorden. Je kunt het vergelijken met de automatische tekstvoorspelling op je telefoon, maar dan extreem krachtig.
- Het model is getraind op enorme hoeveelheden tekst (boeken, websites, artikelen).
- Het voorspelt telkens wat het volgende woord moet zijn, op basis van de woorden die ervoor kwamen.
- Daardoor kan het hele zinnen schrijven, vragen beantwoorden, samenvattingen maken, en zelfs grapjes verzinnen.
Voorbeeld:
Typ je “De kat zit op de…”, dan zal het model waarschijnlijk “bank” of “stoel” aanvullen, omdat dat vaak voorkomt.
Voordeel:
LLM’s zijn razendsnel inzetbaar voor tekstgeneratie, klantenservice, e-mails, enzovoort.
Beperking:
Het model begrijpt de wereld niet echt. Het kan indrukwekkende zinnen maken, maar mist vaak logisch of feitelijk inzicht. Soms maakt het fouten die logisch klinken, maar niet kloppen (ook wel “hallucinaties” genoemd).
Wat is een LCM (Large Concept Model)?
Een LCM werkt anders. In plaats van te denken in losse woorden, denkt het model in ideeën of concepten.
- Het focust niet op ‘welk woord komt nu?’, maar op ‘wat bedoelt deze zin als geheel?’
- Het werkt dus op betekenisniveau, in plaats van op woordniveau.
- Daardoor kan het beter omgaan met langere teksten, meerdere talen tegelijk of zelfs beelden en spraak.
Voorbeeld:
Een LCM zou bij “De kat zit op de bank terwijl de zon ondergaat” niet alleen de betekenis van elk woord zien, maar ook het gevoel, de setting en de context begrijpen – als één geheel.
Voordeel:
Beter begrip van context, taaloverstijgend (je kunt switchen van taal zonder opnieuw te trainen), en geschikt voor toepassingen waar meerdere soorten informatie samenkomen, zoals tekst én beeld.
Beperking:
LCM’s zijn nog jong. Ze zijn minder getest in de praktijk en het bouwen van “concepten” is complexer dan woorden tellen.
Waarom is dit belangrijk?
De overstap van LLM naar LCM lijkt misschien technisch, maar het raakt ons allemaal:
- In onderwijs: LCM’s kunnen beter samenvatten wat een leerling écht bedoelt in een opstel.
- In de zorg: Ze kunnen informatie uit verschillende bronnen (verslag, beeld, gesprek) combineren.
- In compliance of audit: Ze begrijpen regels en uitzonderingen als concepten, niet alleen als tekstregels.
| LLM (Large Language Model) | LCM (Large Concept Model) | |
| Denkt in | Woorden of stukjes tekst (tokens) | Betekenissen of ideeën (concepten) |
| Focus | Volgend woord voorspellen | Idee of betekenis begrijpen |
| Voorbeelden | ChatGPT, CoPilot | Kua’s LCM, GigaML (Huawei) |
| Sterk in | Tekst schrijven, vertalen | Context snappen, combineren van info |
| Nog te ontwikkelen | Begrip, lange context | Volwassenheid, stabiliteit |
Wat denk jij?
De verschuiving van taal naar betekenis in AI is spannend én veelbelovend. Maar het roept ook vragen op: Hoe betrouwbaar zijn deze modellen? Waar liggen de ethische grenzen? En hoe kun je als professional of organisatie nu al slim inspelen op deze ontwikkelingen?
Ik ben benieuwd hoe jij hiernaar kijkt. Werk je al met LLM’s of volg je de opkomst van LCM’s op afstand? Laat je mening of ervaring achter in de reacties – ik ga graag het gesprek aan!
Tot slot
LLM’s hebben de deur geopend naar taal als interface met technologie. Maar LCM’s zetten nu een volgende stap: van praten naar begrijpen.
Beide modellen zullen naast elkaar blijven bestaan, ieder met hun eigen kracht. Maar wie écht wil innoveren, moet begrijpen dat AI zich niet alleen richt op woorden – maar op betekenis.
De redactie