Website van de Week | Tokens en Contextgrootte | Hoe Kies Je het Juiste Model?

Tokens en Contextgrootte in Taalmodellen – Hoe Kies Je het Juiste Model?

In de wereld van large language models (LLMs) draait alles om tokens en contextgrootte. Deze termen zijn cruciaal om te begrijpen hoe taalmodellen zoals GPT-4 of het gloednieuwe Gemini 2.0 functioneren. Ze bepalen hoeveel informatie een model kan verwerken en hoe efficiënt het jouw vragen kan beantwoorden. Maar wat betekenen deze begrippen precies? En hoe kies je het juiste model voor jouw gebruik?

Wat zijn tokens?

Tokens vormen de bouwstenen van taalmodellen. Een token is in essentie een stukje tekst. Dit kan een woord zijn, maar ook een leesteken of zelfs een deel van een woord.

Bijvoorbeeld:

• De zin “Ik ben onderwijsprofessional” bestaat op het oog uit drie woorden, maar kan afhankelijk van het model worden opgesplitst in meerdere tokens.
• “Ik” en “ben” worden vaak gezien als één token per woord. “Onderwijsprofessional” daarentegen is een lang woord en kan worden opgesplitst in twee, drie of zelfs meer tokens.

Het exacte aantal tokens hangt af van het model en hoe het de tekst verwerkt. Zo hanteren sommige modellen striktere splitsingsmethoden en tellen ze zelfs de punt aan het einde van een zin mee als aparte token.

Waarom is dit belangrijk? Hoe meer tokens je gebruikt, hoe sneller je de contextgrootte (of context window) van een model bereikt.

Wat is contextgrootte?

De contextgrootte verwijst naar het maximale aantal tokens dat een taalmodel kan verwerken in één enkele prompt. Deze limiet omvat zowel de input (de vraag of tekst die je ingeeft) als de output (het antwoord van het model).

Vergelijk het met een boek:

• 128.000 tokens – Dit staat grofweg gelijk aan 64 pagina’s tekst.
• 300.000 tokens – Hiermee kun je ongeveer 150 pagina’s verwerken.
• 2 miljoen tokens – Dit is een indrukwekkende capaciteit van bijna 1.000 pagina’s!

Bij het kiezen van een model is het belangrijk om te weten hoeveel tekst je wilt verwerken. Werk je met lange documenten zoals beleidsstukken of boeken? Dan heb je een model met een grote contextgrootte nodig.

De wedloop om de grootste contextgrootte

De afgelopen jaren zijn modellen steeds groter geworden. Het idee was simpel: hoe groter de contextgrootte, hoe meer tekst een model kan begrijpen en verwerken. Dit heeft geleid tot een soort “wedstrijd” tussen AI-ontwikkelaars.

Bijvoorbeeld:

• ChatGPT 4 (van OpenAI) ondersteunt 128.000 tokens in de betaalde versie. Dit is momenteel een standaardlimiet voor veel grote modellen zoals LLaMA.
• Het nieuwe Gemini 2.0 van Google zet echter de toon met een record van 2 miljoen tokens. Dit maakt het mogelijk om gigantische hoeveelheden tekst te verwerken, zoals een volledige miljoenennota of uitgebreide beleidsdocumenten.

Het verschil is indrukwekkend, maar groter is niet altijd beter.

Groot versus klein: Welke context past bij jouw prompt?

Het kiezen van het juiste taalmodel draait om een afweging tussen snelheid, prijs en kwaliteit. Hier zijn enkele belangrijke overwegingen:

1. Snelheid Grotere modellen verwerken meer tekst, maar hebben ook meer tijd nodig. Als je snel een e-mail wilt samenvatten of een kort antwoord nodig hebt, is een kleiner model vaak efficiënter.
2. Complexiteit van het antwoord Grotere modellen genereren complexere antwoorden omdat ze meer context begrijpen. Dit is ideaal voor diepgaande analyses, maar overkill voor simpele taken.
3. Kosten Modellen met een grote contextgrootte zijn vaak duurder. Platforms zoals poe.com laten je kiezen tussen verschillende modellen. Hier betaal je per prompt, waarbij grotere modellen vaak aanzienlijk meer kosten.

Hoe ga je slim om met de contextgrootte?

Om het maximale uit een taalmodel te halen, zijn er enkele handige strategieën:

1. Houd je prompt overzichtelijk Probeer irrelevante tekst te vermijden en focus alleen op de informatie die het model nodig heeft.
2. Werk in stukken Gebruik methoden zoals Retrieval-Augmented Generation (RAG). Hierbij splits je je prompt op in kleinere stukken en voer je het model telkens nieuwe informatie toe. Dit voorkomt dat de contextgrootte te snel wordt bereikt.
3. Verfris je context Als je merkt dat de antwoorden verslechteren, kan het helpen om het laatste resultaat te kopiëren en in een nieuwe prompt te plaatsen. Dit ‘ververst’ de context.

Gemini 2.0: Het nieuwe model om in de gaten te houden

Met de lancering van Gemini 2.0 zet Google een belangrijke stap vooruit. Met een contextgrootte van maar liefst 2 miljoen tokens biedt Gemini een ongekende capaciteit voor het verwerken van lange documenten. Dit is vooral interessant voor beleidsmakers en schoolleiders die werken met uitgebreide datasets of rapporten.

Daarnaast staat Gemini bekend om zijn uitstekende prestaties in benchmarks en rankings. Het model combineert snelheid met nauwkeurigheid en is daarmee een serieuze concurrent voor GPT-4.

Conclusie: Hoe kies je het juiste model?

Het antwoord hangt af van jouw specifieke behoeften:

• Heb je snelheid nodig? Kies een kleiner model.
• Werk je met lange en complexe documenten? Ga voor een model met een grote contextgrootte zoals Gemini 2.0.
• Budgetbewust? Maak gebruik van platforms waar je verschillende modellen kunt uitproberen en combineren.

Tokens en contextgrootte lijken misschien technische termen, maar ze vormen de kern van hoe taalmodellen werken. Door bewust te kiezen, haal je het maximale uit AI-technologieën.

Ga vooral experimenteren en ontdek welk model het beste past bij jouw vraagstukken!

Wat is jouw ervaring met grote taalmodellen? Werk jij al met Gemini 2.0 of GPT-4? Laat het ons weten in de reacties!