Generative models

Wat zijn generative models?

Generative models (generatieve modellen) zijn AI-modellen die nieuwe content kunnen maken die lijkt op de data waarop ze zijn getraind: tekst, afbeeldingen, audio, video of code. Ze leren niet alleen een taak uitvoeren, maar leren de onderliggende patronen en verdeling van de data zelf. Daardoor kunnen ze nieuwe, plausibele voorbeelden produceren. Alles wat tegenwoordig “generatieve AI” heet, draait op dit type model.

Hoe werkt het?

Een generatief model leert tijdens de training hoe data in elkaar zit: welke woorden vaak op elkaar volgen, hoe gezichten zijn opgebouwd, hoe muziek klinkt. Daarna kan het die kennis omdraaien en zelf nieuwe voorbeelden genereren. Er zijn verschillende families: grote taalmodellen voorspellen telkens het meest waarschijnlijke volgende stukje tekst, diffusiemodellen (achter de meeste beeldgeneratoren) leren beeld terug te bouwen uit ruis, GANs laten twee netwerken tegen elkaar spelen en variational autoencoders comprimeren data en bouwen die weer op. De tegenhanger zijn discriminative models, die niets maken maar alleen onderscheiden of voorspellen, zoals “spam of geen spam”.

Wat heb je eraan als bedrijf?

Generatieve modellen zijn de basis van vrijwel alle AI-tools die je team dagelijks kan gebruiken: tekstassistenten voor mails en offertes, beeldgeneratie voor marketing, codeassistenten en samenvattingstools. Belangrijk om te weten: ze genereren wat plausibel is, niet per se wat waar is. Menselijke controle op feiten en geschikt gebruik blijft nodig, zeker bij klantcommunicatie en besluiten met impact.

Gerelateerde begrippen

Bekende voorbeelden zijn large language models en het GAN, vaak gebouwd op de transformer-architectuur. De tegenhanger zijn discriminative models; tekstgeneratie valt onder natural language generation.