Wat je moet weten over... GPT-NL

GPT-NL: een taalmodel op maat voor Nederland

Nederland staat aan de vooravond van een revolutie op het gebied van taalmodellen. In de nieuwste aflevering van onze SURFshort-podcast vertelt Thomas van Os, Machine Learning Advisor bij SURF, over GPT-NL: een project om een taalmodel specifiek voor Nederland te ontwikkelen. Wat maakt GPT-NL anders dan bestaande modellen, en waarom is het zo belangrijk voor onze samenleving? In deze podcast hoor je wat GPT-NL is, waarom het nodig is, en welke stappen er worden gezet om het te realiseren.

Waarom hebben we een eigen taalmodel nodig?

In de podcast legt Thomas van Os uit dat de meeste taalmodellen, zoals GPT-4 waar ChatGPT gebruik van maakt, getraind zijn op Engelstalige data die afkomstig zijn van Amerikaanse bronnen. Daardoor hebben de resultaten vaak een sterke Amerikaanse invalshoek of vooringenomenheid. Dat betekent dat ze niet altijd goed aansluiten bij de Nederlandse normen, waarden en culturele context. Thomas geeft als voorbeeld dat sommige modellen moeite hebben om correcte antwoorden te geven op vragen over Nederlandse steden, of gevoeligheden zoals de Zwarte Piet-discussie niet goed kunnen plaatsen. GPT-NL streeft ernaar om een taalmodel te bouwen dat deze nuances beter begrijpt en rekening houdt met de Nederlandse samenleving en cultuur.

Samenwerken voor de juiste data

Thomas benadrukt dat GPT-NL wordt getraind met specifiek Nederlandse data, verkregen via samenwerkingen met bibliotheken, archieven en overheidsinstellingen. Deze partnerschappen zijn volgens hem essentieel om ervoor te zorgen dat het model data gebruikt die representatief zijn voor Nederland. Het uiteindelijke doel is een Nederlands taalmodel dat op basis van lokale data kan antwoorden en advies kan geven dat relevant is voor onze maatschappij.

GPT-NL en de AVG: hoe zit het met privacy?

Tijdens de podcast bespreekt Thomas dat privacy en ethiek een centrale rol spelen bij de ontwikkeling van GPT-NL. Hij legt uit dat het model zich strikt houdt aan de Europese privacywetgeving (AVG). Dat houdt in dat de data zorgvuldig wordt geselecteerd en verwerkt om persoonlijke informatie te beschermen. Bovendien wordt er bij de ontwikkeling van GPT-NL rekening gehouden met de aankomende AI Act, die extra eisen stelt aan transparantie en documentatie van AI-systemen.

Wat maakt GPT-NL uniek ten opzichte van GPT-4?

In de podcast licht Thomas toe dat GPT-NL niet gericht is op het behalen van hoge scores op internationale benchmarks, in tegenstelling tot GPT-4. In plaats daarvan richt GPT-NL zich specifiek op Nederlandse toepassingen en context, zoals juridische termen of maatschappelijke kwesties. Dit betekent dat het model beter is afgestemd op de unieke behoeften van Nederland, zonder dat het probeert om de brede functionaliteit van commerciële modellen na te streven.

Ondersteuning voor onderzoek en onderwijs

Thomas vertelt ook over de toepassingen van GPT-NL binnen onderzoek en onderwijs. Hij benadrukt dat een taalmodel dat is afgestemd op de Nederlandse taal en cultuur bijzonder nuttig kan zijn voor wetenschappers en studenten. Dit is bijvoorbeeld merkbaar bij het automatisch samenvatten van Nederlandstalige wetenschappelijke artikelen of het uitleggen van complexe juridische concepten in begrijpelijke taal. De inzet van GPT-NL voor dit soort situaties draagt bij aan betere toegankelijkheid van kennis en ondersteunt het onderwijssysteem.

Een blik op de toekomst: wanneer komt GPT-NL beschikbaar?

Volgens Thomas wordt het eerste model van GPT-NL verwacht in 2025. Daarna zal het taalmodel stapsgewijs verder worden ontwikkeld. Hij legt uit dat er verschillende versies komen die zich richten op specifieke taken, zoals tekstgeneratie voor chatbots of instructies geven. Op deze manier kan het model in de toekomst verder worden verfijnd om aan te sluiten bij de behoeften van verschillende sectoren.

Tip voor ontwikkelaars: Hugging Face en de Flying Web-dataset

Voor wie zelf aan de slag wil met AI en taalverwerking, adviseert Thomas Hugging Face als goed startpunt. Dit platform biedt een grote verzameling opensourcetools en datasets voor het trainen en verbeteren van AI-modellen. Eén van deze datasets is de Flying Web-dataset, die helpt bij het verzamelen en filteren van webgegevens – een essentieel proces voor het ontwikkelen van slimme taalmodellen. Hugging Face biedt daarnaast uitgebreide tutorials en hulpmiddelen om je op weg te helpen.