Veel AI-tools hebben een "thinking mode" die suggereert dat het model nadenkt, maar wat er werkelijk gebeurt is rekenwerk met extra tussenstappen. Het probleem is dat een overtuigende redenering geen bewijs is dat het antwoord klopt — het model wordt alleen beloond voor het eindresultaat, niet voor eerlijke tussenstappen. Thinking mode loont bij meerstapsproblemen, zoals een leveranciersvergelijking met gewogen criteria, maar niet bij eenvoudige taken als een e-mail herschrijven.
Die instelling standaard hoog zetten kost tijd en geld zonder dat er altijd betere resultaten tegenover staan. Bekijk morgen de drie AI-taken die je het vaakst uitvoert en bepaal voor elk of het een meerstapsprobleem is — dat zijn vijf minuten werk die je direct minder kosten en betrouwbaardere resultaten opleveren.
Onderwerpen
Wat er technisch gebeurt bij thinking mode: taalmodellen rekenen en voorspellen woorden, geen daadwerkelijk denkproces
Het instellen van rekenbudget: wanneer laag, gemiddeld of hoog effort loont en wat de kostenbesparing oplevert
Waarom overtuigende redeneringen geen bewijs zijn: tussenstappen worden niet gecontroleerd tijdens training en vorm staat los van juistheid
Praktische toepassing: onderscheid maken tussen meerstapsproblemen en enkelvoudige taken om thinking mode effectief in te zetten
- Podcast: AIToday LiveBlog: Sebastian Raschka, 'Controlling Reasoning Effort in LLMs: How LLMs Learn Low-, Medium-, and High-Effort Reasoning Modes'. Ahead of AI, 18 juli 2026.
Genoemde entiteiten: ChatGPT - Gemini - Claude
Stuur ons een bericht
AigencyAigency ontwerpt en ontwikkelt waardevolle, robuuste en betrouwbare Machine Learning-modellen.
Info Support
Info Support is de specialist in maatwerk software en leidend in kunstmatige intelligentie (AI).
Disclaimer: This post contains affiliate links. If you make a purchase, I may receive a commission at no extra cost to you.
Schrijf je in voor onze nieuwsbrief en ontvang exclusieve toegang tot nieuws, blik achter de schermen en meer!