🔍 Transformer Explainer: Begrijp LLM’s – zonder ze te mystificeren

Wie wil begrijpen hoe grote taalmodellen (LLM’s) werken, vindt in de Transformer Explainer van Polo Club een geniaal startpunt:

👉 https://poloclub.github.io/transformer-explainer/

Hij laat interactief zien hoe tokens door lagen stromen, waar attention-heads naar “kijken” en hoe uiteindelijk het volgende woord wordt voorspeld. 🎛️✨

Waarom dit belangrijk is

• ➡️ LLM’s ≠ denken. Het zijn sterk opgeschaalde volgende-token-voorspellers.
• ➡️ Minder antropomorfisme. Geen bewustzijn, geen intentie – alleen statistiek.
• ➡️ Betere praktijk. Wie begrijpt wat er in het model gebeurt, schrijft betere prompts, evalueert realistischer en stelt grenzen doeltreffender.

🛠️ Kort technisch overzicht (zonder wiskundige overdaad)

1. De tekst wordt opgesplitst in tokens en omgezet in vectoren (embeddings).
2. Self-attention weegt welke eerdere tokens belangrijk zijn (meer “aandacht” = meer invloed).
3. MLP/feedforward & residual-verbindingen mengen signalen, layer-norm stabiliseert.
4. Aan het einde ontstaan logits → softmax → het meest waarschijnlijke volgende token. Dan begint het opnieuw. 🔁

💡 Belangrijkste inzichten

• “Hallucinaties” zijn geen leugens – het zijn zelfverzekerde maar onjuiste voorspellingen op basis van onvoldoende context.
• Goede context + duidelijke instructies → betere token-sequenties.
• Evaluatie > onderbuikgevoel: Meet kwaliteit, robuustheid en risico’s, in plaats van intelligentie toe te schrijven.

👉 Tip

Open de Transformer Explainer en bekijk hoe de attention-patronen veranderen wanneer je de invoertekst varieert. Je ziet direct waarom woorden op verschillende posities met een ander gewicht “meetellen”. Het ontmystificeert – en maakt je beter in het werken met LLM’s. 💡

🧠 Conclusie

Respecteer de kracht, maar romantiseer het niet. Het is “slechts” een extreem goed hulpmiddel voor woordwaarschijnlijkheidsschatting – gebruik het dienovereenkomstig. ⚙️