Een thesaurus is een gestructureerde verzameling van termen en begrippen die met elkaar verbonden zijn via relaties zoals synoniemen, hiërarchische en associatieve verbanden. Het helpt bij het vinden van het juiste woord of begrip binnen een vakgebied en maakt informatie zoeken en organiseren makkelijker. Het is een gecontroleerde woordenlijst met definities en relaties tussen termen, vaak gebruikt in domeinen zoals erfgoed, zorg of archieven[1][2][3][7].
Een LLM (Large Language Model) is een geavanceerd AI-systeem dat getraind is op enorme hoeveelheden tekstdata om natuurlijke taal te begrijpen en te genereren. Het voorspelt woorden en zinnen op basis van patronen in de data en kan teksten schrijven, vertalen, samenvatten en zelfs code genereren. LLM’s zijn gebaseerd op deep learning en machine learning en worden gebruikt voor toepassingen zoals chatbots en inhoudcreatie[6][9][10].
Belangrijkste verschillen
Kenmerk Thesaurus LLM (Large Language Model) Wat het is Gestructureerde lijst van termen en relaties AI-model dat taal begrijpt en genereert Doel Exacte woorden vinden, informatie structureren Tekst genereren, taal begrijpen en voorspellen Werking Via vaste relaties tussen termen (synoniemen, hiërarchieën) Via patroonherkenning in grote tekstdatasets Toepassing Zoekmachines, metadata, vakterminologie Chatbots, tekstcreatie, vertaling, samenvatting Output Woorden en relaties Nieuwe teksten, antwoorden, vertalingen, code
Kort gezegd is een thesaurus een gestructureerde woordenlijst voor het organiseren en vinden van termen, terwijl een LLM een AI-model is dat taal begrijpt en zelf nieuwe tekst kan genereren[1][2][6][7][9].
Een LLM wordt vaak gebruikt voor taalbegrip in plaats van een thesaurus omdat een LLM veel beter in staat is om de context, nuances en complexe structuren van natuurlijke taal te begrijpen en te genereren.
Waarom een LLM beter geschikt is dan een thesaurus voor taalbegrip:
- Context en nuance: LLM’s zijn getraind op enorme datasets en kunnen daardoor de betekenis van woorden in verschillende contexten interpreteren, inclusief grammatica, emotie en zelfs sarcasme. Een thesaurus biedt alleen vaste relaties tussen woorden, zoals synoniemen, zonder begrip van context[2][3].
- Flexibiliteit en veelzijdigheid: LLM’s kunnen niet alleen woorden vinden, maar ook teksten genereren, samenvatten, vertalen en vragen beantwoorden, wat veel verder gaat dan het statische woordenboekachtige karakter van een thesaurus[2][3].
- Diep leren en patroonherkenning: LLM’s gebruiken neurale netwerken en deep learning om patronen in taal te herkennen en voorspellingen te doen over tekst, waardoor ze vloeiende, coherente en relevante antwoorden kunnen geven. Een thesaurus werkt met vooraf gedefinieerde termen en relaties, zonder leervermogen of voorspelling[2][3][6].
- Interactie en dynamiek: LLM’s kunnen interactieve gesprekken voeren en reageren op complexe vragen, wat met een thesaurus niet mogelijk is[2][3].
Kortom, een thesaurus is een statisch hulpmiddel dat woorden en hun relaties opsomt, terwijl een LLM een dynamisch, contextbewust AI-model is dat taal kan begrijpen, interpreteren en produceren op een mensachtige manier[2][3][6]. Daarom wordt een LLM vaak ingezet voor toepassingen die diep taalbegrip vereisen.
Bronnen
[1] Ik begrijp niet meer precies wat een LLM is : r/LocalLLaMA – Reddit https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1jijyx2/i_dont_understand_what_an_llm_exactly_is_anymore/?tl=nl
[2] Wat zijn grote taalmodellen (LLM) – Top use cases, datasets, toekomst https://nl.shaip.com/blog/a-guide-large-language-model-llm/
[3] Wat is een LLM? Maak kennis met Large Language Models (LLM) https://brthrs.nl/blog/wat-is-llm/
[4] Informatiestandaard Ketenzorg Chronische aandoening – Nictiz https://nictiz.nl/informatiestandaarden/ketenzorg/knmg-logo-slogan-png/
[5] Wat zijn LLM tokens? – DGTL Assist https://dgtlassist.com/definities/llm-tokens/
[6] Het Valideren van LLM-gegenereerde Tekst: Waarom Het Belangrijk … https://www.notilyze.com/nl/cases/het-valideren-van-llm-gegenereerde-tekst-waarom-het-belangrijk-is-en-hoe-je-het-doet/
[7] Hoe grote taalmodellen (LLM) werken en waarom ze geweldig zijn … https://www.hosthub.ai/blogs/hoe-grote-taalmodellen-llm-werken/
[8] NLP versus LLM: een diepgaande vergelijking – Astera Software https://www.astera.com/nl/type/blog/nlp-vs-llm/
Bronnen
[1] RCE Thesaurus: woordenboek van begrippen | Bronnen en kaarten https://www.cultureelerfgoed.nl/onderwerpen/bronnen-en-kaarten/overzicht/rce-thesaurus
[2] Thesaurus – Wikipedia https://nl.wikipedia.org/wiki/Thesaurus
[3] Over de thesaurus – Politieacademie https://thesaurus.politieacademie.nl/Thesaurus/Over
[4] thesaurus – Hunze en Aa’s https://kennis.hunzeenaas.nl/index.php/Id-1b197be2-c713-444b-9003-f0c3ec18bb2b
[5] Gemeenschappelijke Thesaurus Audiovisuele Archieven https://www.beeldengeluid.nl/kennis/kennisthemas/metadata/gemeenschappelijke-thesaurus-audiovisuele-archieven
[6] Wat zijn LLM’s (Large Language Models)? | Microsoft Azure https://azure.microsoft.com/nl-nl/resources/cloud-computing-dictionary/what-are-large-language-models-llms
[7] Thesaurus Zorg en Welzijn – Nictiz https://nictiz.nl/wat-we-doen/activiteiten/terminologie/thesaurus-zorg-welzijn/
[8] LLM vs. LCM: Wat is het verschil tussen taal en begrip in … https://thedataconnection.nl/nieuws/llm-vs-lcm-wat-is-het-verschil-tussen-taal-en-begrip-in-kunstmatige-intelligentie/
[9] LLMs vs Generative AI: 6 verschillen & overeenkomsten https://datasciencepartners.nl/large-language-models-vs-generative-ai/
[10] Generative AI en Large Language Models Explained – DDMA https://ddma.nl/kennisbank/generative-ai-en-large-language-models-explained-wat-is-het-en-hoe-werkt-het/
Redaktie