Hoe werkt een LLM?

Machinevertaling en AI-generatie zijn de laatste jaren enorm verbeterd. Tools zoals Mave kunnen in seconden teksten vertalen of herschrijven. Maar hoe werkt zo’n tool eigenlijk? Wat gebeurt er ‘onder de motorkap’ als je een zin invoert en een vertaling krijgt? Tijd om dat eens uit te leggen!

Wat is een LLM?

Een LLM, oftewel een Large Language Model, is een type kunstmatige intelligentie dat getraind is op gigantische hoeveelheden tekst. Het leert patronen, grammaticale structuren en de betekenis van woorden in context. Zie het als een hyperintelligente papegaai: het herhaalt zinnen niet letterlijk, maar voorspelt het meest waarschijnlijke volgende woord op basis van alle kennis die het heeft verzameld.

Mave is zo’n model, speciaal ontwikkeld om teksten zo natuurlijk en nauwkeurig mogelijk te vertalen. Maar hoe doet Mave dat?

Stap 1: Begrijpen van de input

Zodra je een zin invoert, analyseert Mave eerst de structuur en betekenis. Dat gaat niet zoals bij een mens, dat woorden écht begrijpt, maar middels een complex systeem van tokens (kleine tekstblokjes). Woorden, delen van woorden en leestekens worden allemaal in stukjes opgedeeld.

Voorbeeld: ‘De kat zit op de mat.’

Mave breekt dit op in: [“De”, “kat”, “zit”, “op”, “de”, “mat”, “.”]

Als het een langere of complexere zin is, wordt ook de grammaticale context meegenomen. Mave kijkt naar de samenhang van woorden en probeert te ‘begrijpen’ wat er staat.

Stap 2: Patronen en voorspellingen

Nu komt de magie: Mave gebruikt een neuraal netwerk om de beste vertaling te voorspellen. Dit netwerk werkt een beetje zoals onze hersenen, met miljoenen verbindingen tussen kleine rekenmodules (neuronen).

Het model heeft geleerd van enorme hoeveelheden tekst in verschillende talen, waardoor het kan inschatten welke woorden en zinsconstructies het beste bij elkaar passen. In plaats van woord-voor-woord te vertalen, kijkt het naar de gehele context.

Bijvoorbeeld:

• Engels: I ran into an old friend yesterday.
• Letterlijke vertaling: Ik rende gisteren in een oude vriend.
• Correcte vertaling door Mave: Ik kwam gisteren een oude vriend tegen.

Mave weet dat ‘ran into’ hier niet letterlijk ‘rennen’ betekent, maar ‘tegenkomen’. Dit komt doordat het model patronen herkent en de juiste interpretatie kiest.

Stap 3: Genereren van de output

Op basis van alle data en berekeningen genereert Mave de uiteindelijke vertaling. Ze probeert daarbij zo natuurlijk mogelijk te klinken, zonder de betekenis te vervormen. Maar dit is waar het soms mis kan gaan.

Bijvoorbeeld:

• Origineel: This dish is to die for!
• Mogelijke vertaling door Mave: Dit gerecht is om voor te sterven!
• Verbeterde vertaling: Dit gerecht is verrukkelijk!

Omdat taal vol nuances zit, kunnen AI-modellen soms moeite hebben met spreektaal, woordgrappen of cultuurgebonden uitdrukkingen. Daarom is een menselijke controle zeer waardevol!

De toekomst van Mave

LLM’s zoals Mave worden steeds slimmer. Hoe meer ze worden getraind met kwaliteitsdata, hoe beter ze patronen herkennen en natuurlijke zinnen produceren. Toch blijft AI een hulpmiddel en geen vervanging voor menselijke vertalers, vooral bij complexe of creatieve teksten.

Samengevat: Mave is een razendsnelle, slimme assistent die op basis van gigantische hoeveelheden tekst leert om zo goed mogelijk te vertalen. Maar zoals elke AI heeft het soms een menselijke hand nodig om de laatste nuances te perfectioneren.

Gebruik jij Mave al? Wat zijn jouw ervaringen? Laat het ons weten!