Begrippen · Oktober 2026
Wat is een LLM (Large Language Model)?
Het taalmodel achter ChatGPT, Gemini en Copilot, helder uitgelegd. Wat een LLM is, hoe het werkt en wat het betekent voor de vindbaarheid van uw bedrijf.
Een LLM, voluit Large Language Model, is het taalmodel achter ChatGPT, Gemini, Claude en Microsoft Copilot. Wie wil begrijpen waarom een AI-assistent het ene bedrijf wel noemt en het andere niet, moet eerst weten wat zo'n model is en wat het niet is. Deze uitleg behandelt het begrip zelf. Hoe u zichtbaar wordt in AI-antwoorden, leest u in de gids over GEO-optimalisatie.
De definitie van een LLM in het kort
Een LLM is een computermodel dat op enorme hoeveelheden tekst is getraind en daardoor kan inschatten welk woord of woorddeel het meest waarschijnlijk volgt, waarmee het lopende, menselijk klinkende tekst kan schrijven, samenvatten en vragen kan beantwoorden.
Google omschrijft een taalmodel in zijn eigen Machine Learning Crash Course als een model dat de waarschijnlijkheid schat dat een bepaald stukje tekst voorkomt binnen een langere reeks tekst. Het woord large slaat op de schaal: deze modellen hebben miljarden instelbare parameters en zijn getraind op een groot deel van het openbare internet, boeken en andere teksten.
Een LLM is dus geen database met feiten en ook geen zoekmachine. Het is een taalvoorspeller die zo goed is geworden dat de uitkomst vaak klinkt alsof er begrip achter zit. Dat onderscheid is precies waarom het voor uw vindbaarheid uitmaakt hoe een AI-systeem rond het model is gebouwd.
Hoe werkt een taalmodel?
Een taalmodel werkt in twee fasen: eerst leert het patronen uit grote hoeveelheden tekst tijdens de training, daarna gebruikt het die patronen om bij elke vraag stap voor stap het meest passende vervolg te voorspellen.
Training op grote hoeveelheden tekst
Tijdens de training krijgt het model miljarden zinnen te zien en leert het welke woorden in welke context samen voorkomen. De meeste huidige LLM's zijn gebouwd op de transformer-architectuur, die onderzoekers van Google in 2017 beschreven in het artikel Attention Is All You Need. Die architectuur laat het model de hele context van een tekst tegelijk wegen, in plaats van woord voor woord. De kennis van het model ligt vast op het moment dat de training stopt.
Het volgende woord voorspellen
Een LLM rekent niet in woorden maar in tokens: hele woorden, delen van woorden of losse tekens. Bij elke stap berekent het model voor alle mogelijke tokens hoe waarschijnlijk ze zijn, kiest er een, en herhaalt dat tot het antwoord af is. Een antwoord van ChatGPT is dus een reeks van honderden van zulke voorspellingen achter elkaar.
Waarom een LLM soms onjuiste antwoorden geeft
Omdat het model voorspelt wat waarschijnlijk klinkt in plaats van op te zoeken wat waar is, kan het een overtuigend antwoord geven dat feitelijk niet klopt. Dat heet hallucineren. Het risico is het grootst bij onderwerpen die weinig in de trainingsdata voorkomen, zoals kleine lokale bedrijven. Een model dat nooit iets over uw bedrijf heeft gelezen, kan uw openingstijden of diensten verzinnen, of u simpelweg niet kennen.
Welke LLM's gebruikt u waarschijnlijk al?
De bekendste AI-assistenten draaien elk op een eigen familie taalmodellen, ontwikkeld door een handvol grote technologiebedrijven.
| Assistent | Ontwikkelaar | Modelfamilie |
|---|---|---|
| ChatGPT | OpenAI | GPT |
| Gemini | Gemini | |
| Claude | Anthropic | Claude |
| Microsoft Copilot | Microsoft | Onder meer modellen van OpenAI |
| Google AI Overviews | Gemini, gekoppeld aan Google Zoeken |
De modelversies wisselen snel, vaak meerdere keren per jaar. Voor uw vindbaarheid is de exacte versie minder belangrijk dan de vraag of de assistent bij een vraag het web raadpleegt. Hoe de verschillende platformen daarin verschillen, staat uitgewerkt in de vergelijking tussen ChatGPT, Perplexity en AI Overviews.
Wat is het verschil tussen een LLM en een zoekmachine?
Een zoekmachine haalt bestaande webpagina's op die bij een vraag passen, terwijl een LLM zelf een nieuwe tekst schrijft op basis van wat het tijdens de training heeft geleerd, zonder uit zichzelf naar actuele bronnen te kijken.
Juist daarom koppelen de grote AI-assistenten hun taalmodel steeds vaker aan een zoeksysteem. Het model formuleert dan zoekopdrachten, leest de gevonden pagina's en baseert zijn antwoord daarop, met bronvermeldingen erbij. Dat heet grounding. OpenAI beschrijft bij de introductie van ChatGPT search dat ChatGPT zelf bepaalt of een vraag een zoekactie op het web nodig heeft, en antwoorden dan voorziet van links naar de gebruikte bronnen.
| Aspect | LLM zonder webtoegang | LLM met zoekfunctie |
|---|---|---|
| Kennisbron | Alleen de trainingsdata | Trainingsdata plus actuele webpagina's |
| Actualiteit | Tot het einde van de training | Tot op de dag van vandaag |
| Bronvermelding | Geen | Links naar gebruikte pagina's |
| Invloed van uw website | Indirect, via eerdere training | Direct, als uw pagina wordt gevonden en gelezen |
Hoe zo'n systeem vervolgens kiest welke pagina's het citeert, leest u in hoe AI-zoekmachines hun bronnen selecteren.
Wat betekenen LLM's voor de vindbaarheid van uw bedrijf?
Of een AI-assistent uw bedrijf noemt, hangt voor een lokaal MKB-bedrijf vooral af van de zoeklaag rond het model: wat de assistent op het moment van de vraag op het web vindt, en hoe duidelijk uw bedrijf daar als betrouwbare bron herkenbaar is.
Ons standpunt is daarom dat het weinig zin heeft om te proberen een taalmodel zelf iets over uw bedrijf te leren. U heeft geen invloed op wat er in de trainingsdata belandt, en die kennis veroudert zodra de training stopt. Wat u wel in de hand heeft, is of uw website technisch toegankelijk is voor AI-crawlers, of uw teksten een vraag direct en citeerbaar beantwoorden, en of uw bedrijfsgegevens overal hetzelfde zijn. Dat laatste raakt aan de manier waarop zoekmachines feiten over bedrijven vastleggen, uitgelegd op de pagina over de knowledge graph.
Hoe vaak AI-systemen uw bedrijf daadwerkelijk noemen, is te meten met een vaste set vragen die periodiek wordt herhaald. Die aanpak staat beschreven bij LLM-zichtbaarheid.
Wilt u weten of ChatGPT en Google AI Overviews uw bedrijf al kennen? Bekijk hoe Crescira dat aanpakt op de pagina over AI-zichtbaarheid uitbesteden.
Veelgestelde vragen over LLM's
Nee, ChatGPT is een toepassing die op een LLM draait. Het taalmodel zelf heet GPT; ChatGPT voegt daar een chatomgeving, een zoekfunctie en andere hulpmiddelen aan toe.
Alleen als het gekoppeld is aan een zoekfunctie. Zonder webtoegang kent een taalmodel alleen wat er in de trainingsdata stond, tot het moment dat de training stopte.
Niet rechtstreeks. U kunt wel zorgen dat uw website goed leesbaar is voor AI-crawlers, dat uw teksten vragen direct beantwoorden en dat uw bedrijfsgegevens overal kloppen. Dat vergroot de kans dat een AI-assistent met zoekfunctie de juiste informatie over u vindt. Meer hierover leest u in hoe u citeerbare content schrijft.
