# leren.llmnet.nl > Leren & Uitleg — Nederlandstalige artikelen over AI en LLM's. Onderdeel van het llmnet.nl-netwerk: 10 Nederlandstalige AI-specialisaties (met /en/ Engelse versie). ## Belangrijkste artikelen (NL) - [AI- en LLM-begrippen van A tot Z](https://leren.llmnet.nl/ai-begrippenlijst.md): Ontdek de belangrijkste AI- en LLM-termen in deze complete begrippenlijst voor beginners. Van RAG en tokens tot fine-tuning, simpel en helder uitgelegd. - [Het Attention-mechanisme in AI Begrijpelijk Uitgelegd](https://leren.llmnet.nl/attention-uitgelegd.md): Leer hoe het attention-mechanisme in LLM's werkt. Een heldere uitleg over context, query/key/value, self-attention en kwadratische schaling zonder zware… - [Chain-of-thought: Een model laten redeneren in stappen](https://leren.llmnet.nl/chain-of-thought.md): Ontdek hoe je de betrouwbaarheid van AI-modellen vergroot met Chain-of-Thought (CoT) prompting. Leer de theorie, valkuilen en oefen met praktijkvoorbeelden. - [Context-engineering uitgelegd: Waarom de prompt niet genoeg](https://leren.llmnet.nl/context-engineering-uitgelegd.md): Ontdek wat context-engineering is, hoe je dynamische context (RAG, geheugen, tools) samenstelt en waarom een groter context window niet altijd beter is. - [Modeldistillatie uitgelegd: Hoe kleine AI-modellen leren van](https://leren.llmnet.nl/distillatie-uitgelegd.md): Ontdek hoe modeldistillatie werkt: de techniek waarmee kleine AI-modellen de kennis van grote modellen overnemen voor snellere en goedkopere prestaties. - [Embeddings uitgelegd: hoe machines betekenis begrijpen](https://leren.llmnet.nl/embeddings-uitgelegd.md): Ontdek hoe AI tekst begrijpt via embeddings en vectorruimtes. Leer de basis van similarity, semantisch zoeken en clustering in deze compacte module. - [Fine-tuning vs prompting vs RAG: wanneer kies je wat?](https://leren.llmnet.nl/finetuning-vs-prompting-vs-rag.md): Ontdek wanneer je kiest voor prompting, RAG of fine-tuning. Vergelijk concepten, kosten, complexiteit en gebruik de beslisboom voor jouw AI-toepassing. - [Geheugen in LLM-toepassingen: Hoe AI leert onthouden en](https://leren.llmnet.nl/geheugen-in-llm-apps.md): Ontdek hoe geheugen werkt in LLM-toepassingen. Leer het verschil tussen contextvensters, gespreksgeschiedenis, samenvattingen en hoe je gecontroleerd vergeet. - [Grouped-query attention en geheugengebruik uitgelegd](https://leren.llmnet.nl/grouped-query-attention-uitgelegd.md): Een gedetailleerde analyse van grouped-query attention (GQA). Leer hoe deze techniek het geheugengebruik van KV-caching reduceert en LLM - [Guardrails bij AI uitgelegd: De veiligheidsfilters van](https://leren.llmnet.nl/guardrails-uitgelegd.md): Ontdek hoe AI-guardrails werken, het verschil tussen training-alignment en runtime-filters, en waarom taalmodellen soms weigeren antwoord te geven. - [Waarom verzint AI soms dingen? Hallucinaties begrijpen en](https://leren.llmnet.nl/hallucinaties-begrijpen.md): Ontdek waarom taalmodellen hallucineren, hoe je onjuiste AI-antwoorden herkent en welke technieken (zoals RAG) je kunt gebruiken om dit te voorkomen. - [Hoe leert een AI? Training uitgelegd voor beginners](https://leren.llmnet.nl/hoe-leert-een-ai.md): Ontdek intuïtief hoe kunstmatige intelligentie leert. Leer over datakwaliteit, patronen herkennen en het verschil tussen trainen, finetune en gebruiken. - [AI Inference Uitgelegd: Wat Gebeurt Er Onder De Motorkap?](https://leren.llmnet.nl/inference-uitgelegd.md): Ontdek wat AI inference is. Leer stap voor stap hoe een taalmodel jouw prompt verwerkt, via tokens en de forward pass, tot het genereren van een antwoord. - [De vier Karpathy-regels (CLAUDE.md) voor AI-coding](https://leren.llmnet.nl/karpathy-regels-claude-md.md): Vier korte regels uit een CLAUDE.md-bestand gingen viraal en halen samen honderdduizenden GitHub-sterren. Wat de regels zijn, waarom ze werken en wat er wél… - [De opbouw van KV-caching in transformer-architecturen](https://leren.llmnet.nl/kv-caching-opbouw.md): Leer hoe KV-caching werkt in transformer-architecturen, hoe de cache in het VRAM-geheugen wordt opgebouwd en hoe GQA en MQA het geheugengebruik verminderen. - [Begin met LLM's: van nul naar je eerste toepassing](https://leren.llmnet.nl/leerpad-beginners.md): Ontdek in dit praktische leerpad hoe Large Language Models (LLM - [LoRA en Adapters Uitgelegd: Goedkoop Finetunen | llmnet.nl](https://leren.llmnet.nl/lora-en-adapters-uitgelegd.md): Ontdek hoe LoRA en adapters het finetunen van LLM - [Mixture-of-Experts (MoE) uitgelegd](https://leren.llmnet.nl/mixture-of-experts-uitgelegd.md): Ontdek hoe Mixture-of-Experts (MoE) moderne AI-modellen sneller en slimmer maakt door niet alle parameters tegelijk te gebruiken. Lees hoe het werkt. - [Multimodale tokenisatie van beelden en audio uitgelegd](https://leren.llmnet.nl/multimodale-tokenisatie-uitgelegd.md): Hoe zetten multimodale AI-modellen beelden en audio om in tokens? Ontdek de mechanismen van patch-embedding, audiocodecs en contextruimte. - [Parameters en gewichten: wat zit er in een AI-model? | Leren](https://leren.llmnet.nl/parameters-en-gewichten.md): Ontdek wat parameters en gewichten in een AI-model zijn, waarom de omvang ertoe doet, en het verschil tussen training en inferentie met een duidelijke… - [Positional Encoding Uitgelegd: Volgorde in Transformers](https://leren.llmnet.nl/positional-encoding-uitgelegd.md): Hoe begrijpen transformer-modellen woordvolgorde? Ontdek de werking van sinusoidale, geleerde en roterende positional encodings zoals RoPE. - [Prompten voor niet-technische gebruikers](https://leren.llmnet.nl/prompten-voor-iedereen.md): Ontdek hoe je als niet-technische gebruiker slimme AI-prompts schrijft. Leer helder vragen stellen, context geven en itereren voor direct resultaat zonder… - [RAG uitgelegd voor beginners: je eigen documenten](https://leren.llmnet.nl/rag-voor-beginners.md): Leer de basis van Retrieval-Augmented Generation (RAG). Ontdek hoe embeddings en vector-databases werken en maak je eigen data doorzoekbaar met AI. - [Reinforcement learning - de basis uitgelegd](https://leren.llmnet.nl/reinforcement-learning-basis.md): Ontdek hoe reinforcement learning (versterkend leren) werkt via beloning en straf. Bekijk de kernbegrippen, voorbeelden en praktijktoepassingen. - [Wat is RLHF? Reinforcement Learning from Human Feedback en](https://leren.llmnet.nl/rlhf-uitgelegd.md): Ontdek hoe AI-modellen worden afgestemd met RLHF en DPO. Leer hoe menselijke feedback zorgt voor veilige, behulpzame en genuanceerde antwoorden van LLM - [Temperature, top-p en andere sampling-parameters uitgelegd](https://leren.llmnet.nl/sampling-parameters.md): Ontdek hoe temperature, top-p en penalty's de output van LLM's beïnvloeden. Leer wanneer je kiest voor creativiteit of betrouwbaarheid met praktische… - [Speculatieve decoding in LLM's uitgelegd | llmnet.nl](https://leren.llmnet.nl/speculatieve-decoding-uitgelegd.md): Lees hoe speculatieve decoding de generatiesnelheid van taalmodellen verhoogt zonder kwaliteitsverlies door parallelle tokenverificatie. - [Tokenisatie uitgelegd: hoe een LLM tekst in stukjes hakt](https://leren.llmnet.nl/tokenisatie-uitgelegd.md): Ontdek wat tokenisatie is, hoe large language models tekst verwerken en waarom dit cruciaal is voor API-kosten en de context window van je AI-applicatie. - [Trainingsdata en Bias bij Taalmodellen](https://leren.llmnet.nl/trainingsdata-en-bias.md): Ontdek hoe bias in AI ontstaat door trainingsdata, de impact van Engels op Nederlandse output, en praktische methoden om vooroordelen te mitigeren. - [Van tekst naar getallen: vector-embeddings in de praktijk | LLMNet Leren](https://leren.llmnet.nl/van-tekst-naar-getallen-embeddings-praktisch.md): Ontdek hoe vector-embeddings tekst omzetten in getallen voor AI. Praktische uitleg over dimensies, cosinussimilariteit en RAG-toepassingen in zoeksystemen. - [Wat is het verschil tussen een agent en een chatbot? | leren.llmnet.nl](https://leren.llmnet.nl/wat-is-een-agent-vs-chatbot.md): Ontdek het verschil tussen een AI-chatbot en een AI-agent. Lees hoe het lus-principe, gereedschapsgebruik en autonome stappen werken zonder ingewikkeld jargon. - [Wat is een transformer? Het brein achter moderne AI](https://leren.llmnet.nl/wat-is-een-transformer.md): Ontdek hoe het transformer-model werkt achter moderne AI. Leer over het aandacht-mechanisme, simpele analogieën en test je kennis met een praktische oefening.