## Basisprincipes Een taalmodel, ook wel Large langues model genoemd, leert de structuur van taal door te kijken naar grote hoeveelheden tekst. Het gebruikt statistieken om de kans te voorspellen dat een bepaald woord na een ander komt. ## Kansen en Voorspellingen - Elk woord wordt behandeld als een mogelijkheid die volgt op het vorige woord. - De kansen worden berekend op basis van hoe vaak woordcombinaties samen voorkomen in de geleerde teksten. - Door deze kansen te gebruiken, kan het model nieuwe zinnen genereren die klinken alsof ze door een mens geschreven kunnen zijn. ## Beperkingen - Eenvoudige modellen kunnen geen rekening houden met complexe taalkundige nuances zoals rijm, metaforen of de volledige context. - Geavanceerdere modellen zoals GPT (Generative Pre-trained Transformer) gebruiken diepere contextuele informatie om coherentere en contextueel passende tekst te genereren. ## Bob Dylan Taalmodel Voorbeeld ### Originele Tekst Early one morning the sun was shining I was laying in bed Wondering if she had changed at all if her hair was still red ### Analyse van het Woord 'Was' - **Early one morning the sun WAS** - Kans 33% → Laying in bed - Kans 33% → shinning - Kans 33% → Still red ### Analyse van het Woord 'If' - **Wondering IF** - Kans 50% → She had changed at all - Kans 50% → Her hair ### Door LLM Gegenereerde Tekst Early one morning the sun was still red. Wondering if her hair was laying in bed.