De ultieme gids voor Nederlandstalige Large Language Models (LLMs)

Een uitgebreid overzicht van de belangrijkste modellen en ontwikkelingen.

De opkomst van Large Language Models (LLMs) heeft de manier waarop we met tekst, data en informatie omgaan voorgoed veranderd. Terwijl veel bekende modellen zoals GPT-3, GPT-4 en BERT zich hoofdzakelijk op de Engelse taal richten, is er ook in Nederland een groeiende behoefte aan krachtige LLMs die zich specifiek toespitsen op de Nederlandse taal.

In dit artikel duiken we in de wereld van Nederlandstalige LLMs, bespreken we de belangrijkste spelers, en geven we tips voor het kiezen van het juiste model. Daarnaast werpen we een blik op enkele van de mainstream modellen en hun prestaties in het Nederlands.

Wat zijn Large Language Models?

Large Language Models zijn AI-systemen die getraind zijn op enorme hoeveelheden tekstdata, waardoor ze in staat zijn om:

• Teksten te genereren: van korte antwoorden tot uitgebreide artikelen.
• Tekst te begrijpen: ze kunnen vragen interpreteren, sentiment inschatten en inhoud samenvatten.
• Taalstructuren te herkennen: ze gebruiken complexe patronen in taal om coherente en semantisch correcte output te produceren.

De modellen verschillen onderling in:

• Grootte: gemeten in het aantal parameters (bijvoorbeeld 2,7 miljard of 7 miljard).
• Training: de hoeveelheid en kwaliteit van de data (Nederlands vs. meertalige datasets).
• Architectuur: bijvoorbeeld RoBERTa, Mistral of LLaMA-varianten.

Waarom specifiek voor het Nederlands?

Hoewel de grootste LLMs vaak meertalig zijn, bevat hun trainingsdata voor het Nederlands doorgaans maar een klein deel van het totaal (vaak slechts enkele procenten van de totale dataset). Dit kan leiden tot subtiele maar belangrijke gebreken bij het begrijpen van nuance, cultuur, dialecten en regionale woordenschat. Modellen die specifiek of extra intensief op het Nederlands zijn getraind, pakken dit probleem aan en leveren vaak betere prestaties bij:

• Lokale taaltaken: documentclassificatie, sentimentanalyse en named entity recognition in het Nederlands.
• Contextspecifieke query’s: vragen over Nederlandse geschiedenis, literatuur, cultuur of actualiteiten.
• Formele en informele taalvarianten: denk aan ambtelijke taal versus straattaal.

Belangrijkste Nederlandstalige LLMs

1. Fietje

• Omschrijving: Fietje is een familie van kleine taalmodellen, gebaseerd op de Phi 2-architectuur.
• Parameters: 2,7 miljard.
• Training: 28 miljard Nederlandse tokens uit open, gefilterde webdata.
• Sterke punten: concurrerende prestaties in redenering, sentimentanalyse en taalkundige correctheid.
• Voordeel: Doordat Fietje specifiek is ontworpen voor het Nederlands, kan het goed overweg met idiomatische uitdrukkingen en nuance in de taal.

2. GEITje 7B

• Omschrijving: GEITje is een groot, open source Nederlands taalmodel gebaseerd op Mistral 7B.
• Parameters: 7 miljard.
• Training: 10 miljard tokens van Nederlandse tekst, waarmee het model een sterke beheersing van Nederlandse onderwerpen heeft opgebouwd.
• Sterke punten: geschikt voor zowel algemene teksttaken als specifieke domeintoepassingen dankzij uitgebreide fine-tuning.

3. Dutch-LLMs (Robin Smits)

• Omschrijving: Een verzameling trainings-, inferentie- en validatiecode voor verschillende open LLMs die (deels) op Nederlands zijn voorgetraind.
• Voorbeelden: Modellen als Open LLaMA en PolyLM, gefinetuned op Nederlandse datasets.
• Gebruik: Ideaal voor ontwikkelaars die zelf willen experimenteren met en fine-tunen van open source LLMs voor Nederlandse toepassingen.

4. Qwen Models

• Omschrijving: De Qwen-serie (onder andere Qwen1.5 7B) is oorspronkelijk niet voor het Nederlands ontwikkeld, maar er bestaan versies die specifiek op Nederlandstalige chattoepassingen zijn afgestemd.
• Sterke punten: Na adaptatie laten de Qwen-modellen veelbelovende resultaten zien op Nederlandse conversatiegerichte taken.

5. PolyLM

• Omschrijving: Een reeks meertalige modellen, zoals PolyLM 1.7B en 13B, getraind op 18 talen (waaronder Nederlands).
• Fine-tuning: Specifiek gefinetuned met Nederlandse instructiedata.
• Sterke punten: Geschikt voor organisaties die meerdere talen willen ondersteunen, maar wel sterke Nederlandse performance vereisen.

6. RobBERT & RobBERTje

• Omschrijving: Afgeleid van RoBERTa, maar specifiek getraind op Nederlandse data.
• Varianten:RobBERT: een volwaardig model met focus op hoge nauwkeurigheid.RobBERTje: een gedistilleerde, lichtere versie die minder rekenkracht vereist.
• RobBERT: een volwaardig model met focus op hoge nauwkeurigheid.
• RobBERTje: een gedistilleerde, lichtere versie die minder rekenkracht vereist.
• Gebruik: Veel gebruikt in academische en commerciële settings voor Nederlandse vraag-antwoord-systemen, sentimentanalyse en tekstreconstructie.

7. GPT-NL (in ontwikkeling)

• Omschrijving: Een initiatief van de Nederlandse overheid en verschillende onderzoeksinstellingen om een model te bouwen dat is afgestemd op Nederlandse normen en waarden.
• Doel: Een model creëren dat op een verantwoordelijke en transparante manier teksten genereert, gericht op de Nederlandse context.
• Verwachting: GPT-NL zou een sterke speler kunnen worden voor overheidsprojecten, het bedrijfsleven en non-profitorganisaties die om nauwkeurigheid en ethische waarborgen vragen.

Mainstream LLMs met Nederlandse adaptaties

1. OpenAI GPT-series (GPT-3, GPT-4, etc.)

• Taalbereik: Meertalig, maar veelal met focus op Engels.
• Nederlands: Hoewel er Nederlandse data in de training zit, is dat aandeel relatief klein. Fijnmazige performance is mogelijk, maar niet altijd optimaal.
• Fine-tuning: Door aanvullende Nederlandse data toe te voegen (fine-tuning) kan de accuratesse sterk verbeteren.

2. Google’s BERT-familie

• Bekendste varianten: BERT, RoBERTa (inspiratie), DeBERTa.
• Meertalige modellen: mBERT, XLM-R; deze hebben al een redelijke beheersing van het Nederlands.
• Specifieke varianten: RobBERT-2023 is bijvoorbeeld een doorontwikkeling met recente Nederlandse data.

3. Meta’s LLaMA

• Omschrijving: LLaMA is een familie van relatief efficiënte modellen (vergelijkbaar en soms krachtiger dan GPT-3).
• Versie “Llama 3”: Opgelicht als verbetering met hogere meertalige performance, tot maximaal 405 miljard parameters.
• Nederlands: Hoewel niet primair voor Nederlands ontworpen, kan LLaMA-3 na een gerichte fine-tuning behoorlijke resultaten behalen.

4. Mistral 7B

• Omschrijving: Een in 2023 uitgebrachte modelarchitectuur met 7,3 miljard parameters, ontworpen voor krachtige prestaties in meerdere talen.
• Licentie: Apache 2.0, wat het aantrekkelijk maakt voor opensource-projecten.
• Nederlandstalige adaptatie: Door extra Nederlandse data toe te voegen, verbetert Mistral beduidend op Nederlandse lees- en schrijftaken.

Benchmarking en prestaties

Dutch Model Benchmark (DUMB)

Om de kwaliteit van verschillende LLMs te meten, kijken onderzoekers naar gestandaardiseerde benchmarks zoals DUMB (Dutch Model Benchmark). Dit platform evalueert modellen op basis van:

1. Taalbegrip (bijv. part-of-speech tagging, named entity recognition).
2. Genereerkwaliteit (coherentie en natuurlijkheid van gegenereerde tekst).
3. Semantische consistentie (begrijpt het model de context en blijft het bij de vraag?).

Andere veelgebruikte evaluaties zijn sentimentanalyse en vraag-antwoord-taken. Uit vergelijkende tests blijkt vaak dat specifiek getrainde Nederlandse modellen (zoals Fietje of RobBERT) het over het algemeen beter doen dan generieke, meertalige modellen die niet extra op Nederlands zijn afgestemd.

Praktische overwegingen bij de keuze van een Nederlands LLM

1. Modelgrootte en rekenkrachtGrotere modellen (bijv. 7B of meer) kunnen beter presteren, maar vereisen ook meer GPU-kracht en geheugen.Kleinere modellen (bijv. 2,7B) zijn vaak sneller en goedkoper in gebruik.
2. Specifieke taakVoor algemene tekstgeneratie, chatbots of samenvattingsopdrachten kan een meertalig model volstaan.Voor domeinspecifieke toepassingen (juridisch, medisch, overheidscommunicatie) is een specifiek op dat domein en op het Nederlands gefinetuned model vaak aan te raden.
3. Beschikbaarheid en licentieOpen source-modellen (zoals sommige varianten van Fietje, GEITje en Mistral) bieden meer flexibiliteit in aanpassingen en implementatie.Commerciële alternatieven (zoals GPT-4) kunnen gebruiksvriendelijker zijn, maar kennen soms beperkingen in aanpasbaarheid of kosten.
4. Privacy en ethiek

Lees ook

Maarten Sukel over AI, BeleidsRadar en de impact op onze toekomst

De toekomst van AI in Nederland: Een interview met professor Cees Snoek

Conclusie

De wereld van Nederlandstalige Large Language Models is in volle bloei. Hoewel mainstream modellen zoals GPT-4 en LLaMA over het algemeen sterke meertalige basisprestaties neerzetten, kunnen ze qua nuance en lokale kennis nog achterblijven bij modellen die specifiek of aanvullend op het Nederlands zijn getraind. Daarin schuilt de kracht van onder andere Fietje, GEITje, RobBERT en de diverse initiatieven van zowel overheids- als opensourceprojecten.

Voor wie op zoek is naar hoogwaardige AI-ondersteuning in het Nederlands, is het verstandig om te kijken naar:

• Modelgrootte, afhankelijk van hardware- en budgettaire mogelijkheden.
• Fine-tuning voor specifieke toepassingen.
• Benchmarks (zoals DUMB) voor een objectieve vergelijking van prestaties.

Door de snelle ontwikkelingen in AI-land belooft de toekomst van Nederlandstalige taalmodellen alleen maar boeiender te worden. Blijf de nieuwe releases en updates in de gaten houden, want er komen ongetwijfeld nog krachtigere en slimmere modellen aan die specifiek ontworpen zijn voor de Nederlandse markt.

Welk model gebruik jij?

Schrijf je in voor onze nieuwsbrief

Ontvang dagelijks de populairste en actuele artikelen in je mailbox.

Abonneren