Van Labmodellen naar Praktische AI

Wanneer je chat met ChatGPT, Claude of andere AI-assistenten werkt, zie je meer dan een taalmodel dat het volgende woord voorspelt. Achter het gesprek schuilt een systeem van ondersteunende technologieën die ruwe modellen omvormen tot praktische, bruikbare tools.

Taalmodellen op zichzelf hebben duidelijke beperkingen: ze kunnen geen lange gesprekken onthouden, geen recente gebeurtenissen raadplegen, geen berekeningen uitvoeren en kunnen fouten te maken. Moderne assistenten overwinnen deze tekortkomingen door langere geheugencapaciteit, retrievalsystemen voor actuele informatie, toolgebruik voor berekeningen en zoekopdrachten, en multimodale mogelijkheden voor tekst, beelden en audio toe te voegen. Belangrijk is dat veel van deze onderdelen op zichzelf geen “AI” zijn, maar standaard computermethoden die AI-systemen nuttiger maken.

Deze uitbreidingen veranderen modellen in assistenten die schrijven, onderzoek doen, problemen oplossen en creatief werk ondersteunen. Functies zoals contextvensters, retrieval en toolintegratie verklaren waarom de huidige assistenten veel capabeler aanvoelen dan eerdere modellen—en waarom ze steeds betrouwbaarder worden voor gebruik in de echte wereld.