De beste LLM voor content schrijven vinden: Getest en Gerangschikt

Inzicht in Large Language Models (LLM’s)

Large Language Models (LLM’s) zijn geavanceerde AI-tools die een revolutie teweegbrengen in de manier waarop we content creëren en consumeren. Voordat we dieper ingaan op de verschillen tussen individuele LLM’s, is het belangrijk te begrijpen waardoor deze modellen zo moeiteloos mensachtige tekst kunnen genereren.

LLM’s worden getraind op enorme datasets, waardoor ze context, semantiek en syntaxis begrijpen. Door de hoeveelheid data kunnen ze het volgende woord in een zin correct voorspellen en deze samenvoegen tot begrijpelijke tekst. Een van de redenen voor hun effectiviteit is de transformer-architectuur. Dit zelfaandachtsmechanisme gebruikt neurale netwerken om tekstsyntaxis en -semantiek te verwerken. Hierdoor kunnen LLM’s een breed scala aan complexe taken met gemak aan.

Het belang van LLM’s in contentcreatie

Large Language Models (LLM’s) hebben de manier waarop bedrijven contentcreatie benaderen getransformeerd. Dankzij hun vermogen om gepersonaliseerde en geoptimaliseerde tekst te produceren, genereren LLM’s content zoals e-mails, landingspagina’s en social media posts op basis van menselijke prompts.

Hiermee helpen LLM’s content schrijvers:

• Snelheid en kwaliteit: LLM’s maken snelle en kwalitatief hoogwaardige contentproductie mogelijk. Zelfs kleinere bedrijven zonder eigen schrijvers kunnen zo concurrerend blijven.
• Innovatie: Met duizenden effectieve voorbeelden als basis helpen LLM’s bij brainstormen voor marketing en klantbetrokkenheid.
• Diverse contentsoorten: LLM’s kunnen uiteenlopende contenttypes creëren, van blogs tot whitepapers.
• Creatief schrijven: LLM’s ondersteunen verhaallijnen door bestaande verhalen te analyseren en plotideeën aan te dragen.

De toekomst voor LLM’s ziet er bovendien veelbelovend uit. Technologische ontwikkelingen zullen waarschijnlijk hun nauwkeurigheid en multimodale mogelijkheden verbeteren. Deze uitbreiding van toepassingen zal diverse sectoren aanzienlijk beïnvloeden.

Overzicht van populaire LLM’s voor schrijfopdrachten

Hier volgt een beknopt overzicht van de LLM’s die we testen:

Bij het kiezen van een LLM is het essentieel om je contentbehoeften in kaart te brengen. Elk model biedt unieke voordelen, van het aanpakken van complexe taken tot het genereren van creatieve AI-content. Voordat we ze testen, volgt een korte samenvatting van elk model en hun meerwaarde voor jouw contentproces.

OpenAI GPT-4: Functies en prestaties

Belangrijkste functies:

• Multimodale mogelijkheden: GPT-4 kan tekst én afbeeldingen verwerken en genereren, in tegenstelling tot zijn voorgangers.
• Contextueel begrip: Het model begrijpt complexe prompts en levert genuanceerde antwoorden, afgestemd op de context.
• Aanpasbare output: Gebruikers kunnen toon en taakvereisten opgeven via een systeembericht, waardoor het model breed inzetbaar is.

Prestaties:

• Hoogwaardige output: GPT-4 is bijzonder effectief in creatief schrijven, samenvatten en vertalen, met resultaten die vaak aan of boven menselijke standaarden liggen.
• Praktijkvoorbeeld: Een digitaal marketingbureau gebruikte GPT-4 voor gepersonaliseerde e-mailcampagnes, wat leidde tot 25% meer opens en 15% meer kliks.

Sterktes:

• Samenhang en relevantie: Het model produceert consequent samenhangende, contextueel passende tekst, waardoor het betrouwbaar is voor contentcreatie.
• Uitgebreide training: Dankzij training op diverse datasets beheerst het meerdere talen en uiteenlopende onderwerpen.

Uitdagingen:

• Hoge rekeneisen: De grote resourcebehoefte kan de toegankelijkheid voor sommige gebruikers beperken.
• Neiging tot breedsprakigheid: Soms genereert GPT-4 te lange of vage antwoorden.

Al met al is GPT-4 een krachtig hulpmiddel voor bedrijven die hun contentcreatie en data-analyse willen verbeteren.

Anthropic Claude 3: Functies en prestaties

Belangrijkste functies:

• Contextueel begrip: Claude 3 blinkt uit in samenhang en consistentie in lange teksten, en past zijn taalgebruik aan de context aan.
• Emotionele intelligentie: Het model analyseert emotionele ondertonen, waardoor content ontstaat die lezers raakt en complexe menselijke ervaringen weet te vatten.
• Genrediversiteit: Claude 3 schrijft moeiteloos in verschillende genres, van literaire fictie tot poëzie en scenario’s.

Sterktes:

• Vernieuwende creativiteit: In tegenstelling tot veel andere modellen bedenkt Claude 3 originele ideeën en verhaallijnen, en doorbreekt zo traditionele vertelvormen.
• Levendige dialogen: Het model levert authentieke, herkenbare dialogen, wat karakterontwikkeling en interactie versterkt.
• Samenwerkingstool: Claude 3 faciliteert samenwerking tussen schrijvers.

Uitdagingen:

• Geen internettoegang: In tegenstelling tot andere toonaangevende modellen heeft Claude geen toegang tot het internet.
• Alleen tekstgeneratie: Terwijl concurrenten modellen introduceren voor beeld, video en spraak, blijft het aanbod van Anthropic beperkt tot tekst.

Meta Llama 3: Functies en prestaties

Belangrijkste functies:

• Parameter-varianten: Verkrijgbaar met 8 miljard, 70 miljard en zelfs 405 miljard parameters.
• Uitgebreide contextlengte: Ondersteunt tot 128.000 tokens, voor optimale prestaties bij lange en complexe teksten.

Sterktes:

• Open source toegankelijkheid: Gratis beschikbaar, bevordert breed gebruik en experiment in onderzoek en commerciële toepassingen.
• Synthetische data: Het 405 miljard-parameter model blinkt uit in het genereren van synthetische data, nuttig voor het trainen van kleinere modellen en kennisoverdracht.
• Integratie in applicaties: Aandrijft AI-functies in Meta-apps, ideaal voor bedrijven die schaalbare AI-oplossingen zoeken.

Uitdagingen:

• Resource intensief: Grotere modellen vragen veel rekenkracht, wat de toegankelijkheid voor kleinere organisaties beperkt.
• Bias en ethiek: Zoals bij elk AI-model, blijven bias-risico’s bestaan. Voortdurende evaluatie en verfijning zijn nodig.

Llama 3 is een robuuste, veelzijdige open source LLM, met veelbelovende AI-vooruitgang, maar ook enkele uitdagingen voor gebruikers.

xAI Grok: Functies en prestaties

Belangrijkste functies:

• Databron: Getraind op content van X (voorheen Twitter).
• Contextvenster: Kan tot 128.000 tokens verwerken.

Sterktes:

• Integratiepotentieel: xAI is te integreren in social media platforms, wat de gebruikersinteractie verbetert.
• Gebruikersbetrokkenheid: Ontworpen voor informele, conversatiële toepassingen.

Uitdagingen:

• Onbekende parameters: Onbekendheid over modelgrootte en architectuur bemoeilijkt prestatiebeoordelingen.
• Vergelijkende prestaties: Presteert niet consequent beter dan andere modellen bij taalopdrachten.

Samengevat: xAI Grok biedt interessante functies en mediazichtbaarheid, maar kampt met uitdagingen qua populariteit en prestaties in het competitieve landschap van taalmodellen.

De beste LLM’s testen voor blog content schrijven

We gaan meteen testen. We rangschikken de modellen op basis van een eenvoudige blogoutput. Alle tests zijn uitgevoerd in FlowHunt, waarbij alleen het LLM-model is gewisseld.

Belangrijkste focuspunten:

• Leesbaarheid
• Toonsconsistentie
• Originaliteit van taalgebruik
• Keywordgebruik

Testprompt:

Schrijf een blog getiteld “10 makkelijke manieren om duurzaam te leven zonder diep in de buidel te tasten.” De toon moet praktisch en toegankelijk zijn, met focus op haalbare tips voor drukke mensen. Leg de nadruk op “duurzaamheid met een klein budget” als hoofdkeyword. Geef voorbeelden voor dagelijkse situaties zoals boodschappen doen, energieverbruik en persoonlijke gewoontes. Sluit af met een motiverende call-to-action om vandaag nog met één tip te beginnen.

Let op: De Flow is beperkt tot een output van circa 500 woorden. Als de output gehaast of oppervlakkig lijkt, is dat bewust zo gedaan.

OpenAI GPT-4o

Als dit een blinde test zou zijn, zou de openingszin “In de snelle wereld van vandaag…” je direct op het spoor brengen. Je kent deze schrijfstijl waarschijnlijk goed, want dit model is niet alleen de populairste keuze, maar vormt ook de basis van de meeste AI-schrijfhulpmiddelen. GPT-4o is altijd een veilige keuze voor algemene content, maar wees voorbereid op vaagheid en breedsprakigheid.

Toon en taal

Afgezien van de veel te vaak gebruikte openingszin deed GPT-4o precies wat we verwachtten. Niemand zal geloven dat een mens dit heeft geschreven, maar het is een degelijk gestructureerd artikel en het volgt de prompt duidelijk. De toon is inderdaad praktisch en toegankelijk, met meteen de focus op bruikbare tips.

Keywordgebruik

GPT-4o scoorde goed op keywordgebruik. Het gebruikte niet alleen het gegeven keyword, maar ook verwante zinnen en passende sleutelwoorden.

Leesbaarheid

Op de Flesch-Kincaid-schaal komt deze output uit op 10e-12e klas (vrij moeilijk), met een score van 51,2. Eén punt lager en het zou op universitair niveau scoren. Door de korte tekst heeft zelfs het woord “duurzaamheid” waarschijnlijk invloed op de leesbaarheid. Er is zeker ruimte voor verbetering.

Anthropic Claude 3

De geanalyseerde Claude-output is het Sonnet-model uit het middensegment, dat bekend staat als beste optie voor content. De tekst leest prettig en is duidelijk menselijker dan GPT-4o of Llama. Claude is de perfecte keuze voor heldere, eenvoudige content die efficiënt informatie overbrengt zonder breedsprakig (zoals GPT) of te opvallend (zoals Grok) te zijn.

Toon en taal

Claude onderscheidt zich door eenvoudige, herkenbare en mensachtige antwoorden. De toon is praktisch en toegankelijk, met direct de focus op bruikbare tips in plaats van vaag geklets.

Keywordgebruik

Claude was het enige model dat het keywordgedeelte uit de prompt soms negeerde: het gebruikte het keyword slechts in 1 van de 3 outputs. Als het keyword wel werd gebruikt, gebeurde dat in de conclusie en voelde het wat geforceerd aan.

Leesbaarheid

Claude’s Sonnet scoorde hoog op de Flesch-Kincaid-schaal: niveau 8e & 9e klas (helder Nederlands), net onder Grok. Waar Grok de toon en woordenschat aanpaste voor leesbaarheid, gebruikte Claude vergelijkbare vocabulaire als GPT-4o. Wat de leesbaarheid verbeterde? Kortere zinnen, alledaagse woorden en geen vage inhoud.

Meta Llama

Het sterkste punt van Llama was het keywordgebruik. Daarentegen was de schrijfstijl wat inspiratieloos en breedsprakig, maar toch minder saai dan GPT-4o. Llama is eigenlijk de neef van GPT-4o: een veilige contentkeuze met een wat breedsprakige, vage schrijfstijl. Ideaal als je de schrijfstijl van OpenAI-modellen prettig vindt, maar de klassieke GPT-zinnen wilt vermijden.

Toon en taal

Llama-artikelen lezen zoals die van GPT-4o. De breedsprakigheid en vaagheid zijn vergelijkbaar, maar de toon is praktisch en toegankelijk.

Keywordgebruik

Meta is de winnaar in de keywordtest. Llama gebruikte het keyword meerdere keren, ook in de introductie, en verwerkte op natuurlijke wijze verwante termen en andere relevante keywords.

Leesbaarheid

Op de Flesch-Kincaid-schaal scoort deze output 10e-12e klas (vrij moeilijk), met 53,4 punten—iets hoger dan GPT-4o (51,2). Door de korte tekst heeft zelfs het woord “duurzaamheid” waarschijnlijk invloed op de leesbaarheid. Er is nog ruimte voor verbetering.

xAI Grok

Grok was een grote verrassing, vooral qua toon en taalgebruik. Met een heel natuurlijke, ontspannen toon voelt het alsof je tips krijgt van een goede vriend. Als ontspannen en pittig jouw schrijfstijl is, dan is Grok absoluut de beste keuze.

Toon en taal

De tekst leest erg prettig. De taal is natuurlijk, de zinnen zijn kort, en Grok gebruikt idiomen goed. Het model blijft trouw aan zijn losse toon en brengt de menselijkheid in tekst een stap verder. Let op: Grok’s losse toon is niet altijd geschikt voor B2B- en SEO-content.

Keywordgebruik

Grok gebruikte het gevraagde keyword, maar alleen in de conclusie. Andere modellen plaatsten het keyword beter en voegden extra relevante keywords toe, terwijl Grok zich meer richtte op het taalritme.

Leesbaarheid

Met de vlotte taal haalde Grok met vlag en wimpel de Flesch-Kincaid-test: een score van 61,4, wat overeenkomt met niveau 7e-8e klas (helder Nederlands). Dit is optimaal voor toegankelijke thema’s voor het brede publiek. De sprong in leesbaarheid is duidelijk merkbaar.

Ethische overwegingen bij het gebruik van LLM’s

De kracht van LLM’s hangt af van de kwaliteit van de trainingsdata, die soms bevooroordeeld of onjuist kan zijn, wat het risico op desinformatie vergroot. Het is essentieel AI-gegenereerde content te factchecken en te toetsen op eerlijkheid en inclusiviteit. Elk model hanteert zijn eigen aanpak voor databescherming en het beperken van schadelijke output.

Om ethisch gebruik te waarborgen, moeten organisaties kaders opstellen voor privacy, biasreductie en contentmoderatie. Dit vraagt om regelmatige afstemming tussen AI-ontwikkelaars, schrijvers en juristen. Belangrijke ethische aandachtspunten:

• Bias in trainingsdata: LLM’s kunnen bestaande vooroordelen versterken.
• Factchecking: Menselijke controle is nodig om AI-uitvoer te verifiëren.
• Risico op desinformatie: AI kan geloofwaardige onwaarheden genereren.

Kies LLM’s die ethisch aansluiten bij de richtlijnen van je organisatie. Evalueer zowel open source als propriëtaire modellen op risico’s van misbruik.

Beperkingen van huidige LLM-technologie

Bias, onnauwkeurigheid en hallucinaties blijven grote problemen bij AI-content. Door ingebouwde richtlijnen resulteert dat vaak in vage, weinig waardevolle output. Bedrijven moeten extra training en beveiliging inzetten om deze issues te ondervangen. Voor kleine bedrijven zijn tijd en middelen voor maatwerktraining meestal niet beschikbaar. Een alternatief is het toevoegen van deze mogelijkheden via algemene modellen en tools als FlowHunt.

Met FlowHunt kun je specifieke kennis, internettoegang en nieuwe functies toevoegen aan standaardmodellen. Zo kies je het juiste model voor de taak, zonder beperkingen van het basismodel of talloze abonnementen.

Een ander groot probleem is de complexiteit van deze modellen. Met miljarden parameters zijn ze lastig te beheren, begrijpen en debuggen. FlowHunt biedt meer controle dan losse prompts ooit zouden kunnen. Je voegt mogelijkheden als bouwstenen toe en stemt ze af om je eigen bibliotheek van AI-tools te creëren.

De toekomst van LLM’s bij content schrijven

De toekomst van taalmodellen (LLM’s) voor content schrijven is veelbelovend en spannend. Naarmate deze modellen zich ontwikkelen, bieden ze meer nauwkeurigheid en minder bias bij contentgeneratie. Hierdoor kunnen schrijvers betrouwbare, mensachtige tekst produceren met AI.

LLM’s zullen niet alleen tekst verwerken, maar ook multimodale content creëren. Denk aan tekst én beeld, wat creatieve content voor uiteenlopende sectoren stimuleert. Met grotere en beter gefilterde datasets zullen LLM’s betrouwbaardere content maken en schrijfstijlen verfijnen.

Maar voorlopig kunnen LLM’s dat niet zelfstandig, en zijn de mogelijkheden verspreid over verschillende bedrijven en modellen, allemaal op zoek naar jouw aandacht en geld. FlowHunt brengt ze samen en laat