LLMs zijn ontworpen om menselijke taal te verwerken en te begrijpen op een ongekend niveau van complexiteit en nuance.

In tegenstelling tot traditionele NLP-modellen, die afhankelijk zijn van vooraf gedefinieerde regels en structuren, zijn LLM's ontworpen om te leren van grote hoeveelheden gegevens, waardoor ze een breed scala van taaltaken met een hoge mate van nauwkeurigheid kunnen uitvoeren.

Een van de belangrijkste voordelen van LLM's is hun vermogen om menselijke taal te genereren. Door te trainen op grote hoeveelheden tekstgegevens, kunnen LLM's de patronen en structuren van menselijke taal leren, waardoor ze coherente en contextueel passende antwoorden kunnen genereren op een breed scala van tekstuele invoer. Dit heeft belangrijke implicaties voor een reeks toepassingen, van chatbots en virtuele assistenten tot machinevertaling en contentgeneratie.

LLM's hebben echter ook uitdagingen en nadelen. Een van de belangrijkste zorgen bij deze modellen is dat vooroordelen en stereotypen in de trainingsgegevens naar boven komen in de teksten die het model genereert. Daarnaast betekent de omvang en complexiteit van LLM's dat ze veel rekenkracht vereisen om effectief te kunnen werken.