{"id":3433997,"date":"2026-02-11T14:48:20","date_gmt":"2026-02-11T13:48:20","guid":{"rendered":"https:\/\/datanorth.ai\/blog\/understanding-llama-technical-foundations-and-applications"},"modified":"2026-02-20T15:45:20","modified_gmt":"2026-02-20T14:45:20","slug":"llama-technische-fundamenten-en-toepassingen-van-meta-ai","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datanorth.ai\/nl\/blog\/llama-technische-fundamenten-en-toepassingen-van-meta-ai","title":{"rendered":"Llama: Technische fundamenten en toepassingen van Meta AI"},"content":{"rendered":"\n<p><strong>Llama<\/strong> is een reeks geavanceerde AI-modellen ontwikkeld door Meta AI. Het grote verschil met bekende namen zoals ChatGPT of Claude is de toegankelijkheid: Llama wordt uitgebracht onder een <strong>&#8220;community license&#8221;<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<p>In plaats van alleen via een website of API toegang te krijgen, kunnen organisaties de volledige bouwstenen (model weights) downloaden. Hierdoor kunnen zij de technologie op hun <strong>eigen servers<\/strong> installeren, aanpassen en beheren. Dit is essentieel voor bedrijven die hun data binnen hun eigen beveiligde omgeving willen houden.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Hoe werkt Llama?<\/h2>\n\n\n\n<p>Onder de motorkap is Llama getraind op gigantische hoeveelheden publieke tekst. De architectuur bevat slimme technieken om de prestaties te verbeteren:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Effici\u00ebntie:<\/strong> Dankzij <em>Grouped Query Attention (GQA)<\/em> reageert het model sneller en verbruikt het minder rekenkracht tijdens het genereren van tekst.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Lange teksten:<\/strong> De techniek <em>Rotary Positional Embeddings (RoPE)<\/em> zorgt ervoor dat het model beter begrijpt wat er aan het begin van een heel lang document staat, zonder de draad kwijt te raken.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">De kracht van Llama 3.1<\/h2>\n\n\n\n<p>De nieuwste generatie, <strong>Llama 3.1<\/strong>, bevat een absoluut topmodel met maar liefst <strong>405 miljard parameters<\/strong>. Dit vlaggenschip is ontworpen om de strijd aan te gaan met de beste betaalde modellen op de markt. Het blinkt uit in:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Complex redeneren:<\/strong> Het oplossen van ingewikkelde logische vraagstukken.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Meertaligheid:<\/strong> Hoogwaardige communicatie in talloze talen.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Coderen:<\/strong> Het schrijven en controleren van programmeercode.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Waarom kiezen bedrijven voor Llama?<\/h2>\n\n\n\n<p>Door te kiezen voor &#8220;open weights&#8221; in plaats van een gesloten systeem zoals Microsoft Copilot, behouden ontwikkelaars de regie. Het faciliteert <strong>Private AI<\/strong>: een implementatie waarbij gevoelige bedrijfsgegevens nooit de eigen infrastructuur verlaten.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"486\" src=\"https:\/\/datanorth.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/afbeeldingen-in-blogs-template.png\" alt=\"afbeeldingen in blogs template\" class=\"wp-image-3434031\" srcset=\"https:\/\/datanorth.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/afbeeldingen-in-blogs-template.png 1024w, https:\/\/datanorth.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/afbeeldingen-in-blogs-template-300x142.png 300w, https:\/\/datanorth.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/afbeeldingen-in-blogs-template-768x365.png 768w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">De technische evolutie van de Llama-serie<\/h3>\n\n\n\n<p>De Llama-serie heeft drie belangrijke versies doorlopen, waarbij elke versie groeide in het aantal parameters, het volume aan trainingsdata en de capaciteit van het context window.<\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">Llama 1 en 2 fundamenten<\/h4>\n\n\n\n<p>De eerste Llama-modellen, uitgebracht begin 2023, toonden aan dat kleinere, goed getrainde modellen beter konden presteren dan grotere tegenhangers. Llama 2 introduceerde een variant met 70B parameters en werd getraind op 2 biljoen tokens, waarbij de contextlengte van zijn voorganger werd verdubbeld naar 4.096 tokens.<\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">Llama 3 en 3.1 specificaties<\/h4>\n\n\n\n<p>De release van Llama 3 in april 2024, gevolgd door de 3.1-update in juli, markeerde een aanzienlijke schaalvergroting.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Trainingsdata:<\/strong>&nbsp;Llama 3.1 werd getraind op meer dan 15 biljoen tokens, een achtvoudige toename ten opzichte van Llama 2.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Context window:<\/strong>&nbsp;Het context window breidde uit van 8k naar 128k tokens, wat het verwerken van volledige technische handleidingen of lijvige documenten mogelijk maakt.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Tokenizer:<\/strong>&nbsp;Een nieuwe op Tiktoken gebaseerde tokenizer met een woordenschat van 128k verbetert de effici\u00ebntie van encoding met ongeveer 15% vergeleken met eerdere versies.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">Kernvarianten en hardwarevereisten<\/h4>\n\n\n\n<p>Organisaties moeten een Llama-variant selecteren op basis van hun specifieke budget voor rekenkracht en latency-vereisten.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table\"><table><thead><tr><td><strong>Modelgrootte<\/strong><\/td><td><strong>Primaire toepassing<\/strong><\/td><td><strong>Aanbevolen hardware<\/strong><\/td><\/tr><\/thead><tbody><tr><td>8B Parameters<\/td><td>Lokale ontwikkeling, edge devices, simpele classificatie.<\/td><td>Enkele consumenten-GPU (bijv. NVIDIA RTX 4090).<\/td><\/tr><tr><td>70B Parameters<\/td><td>Enterprise chatbots, complexe&nbsp;<strong>RAG<\/strong>, samenvattingen.<\/td><td>Multi-GPU setup (bijv. 2-4x NVIDIA H100 of A100).<\/td><\/tr><tr><td>405B Parameters<\/td><td>Synthetische data-generatie, model distillation, frontier reasoning.<\/td><td>GPU-cluster (minimaal 8x H100 voor FP8 inference).<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n<p>Export to Sheets<\/p>\n\n\n\n<p>Voor bedrijven die niet zeker weten welk model bij hun infrastructuur past, kan het bijwonen van een\u00a0<a href=\"https:\/\/datanorth.ai\/nl\/dienst\/artificial-intelligence-strategie\">AI-strategiesessie<\/a> helpen om technische vereisten te koppelen aan operationele doelen.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Hoe aan de slag te gaan met Llama<\/h3>\n\n\n\n<p>Beginnen met Llama via een API is de snelste manier om de intelligentie ervan te integreren in je apps zonder zware hardware te beheren. Omdat Llama &#8220;open weights&#8221; heeft, heb je een enorme keuze aan providers, van grote cloudgiganten tot gespecialiseerde low-latency &#8220;inference-as-a-service&#8221; platforms.<\/p>\n\n\n\n<p>De meeste Llama API-providers gebruiken het OpenAI-compatibele formaat. Dit betekent dat als je de API van ChatGPT hebt gebruikt, je alleen de&nbsp;<code>base_url<\/code>,&nbsp;<code>api_key<\/code>&nbsp;en modelnaam hoeft aan te passen.<\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">Stap-voor-stap implementatie (Python voorbeeld)<\/h4>\n\n\n\n<p>Om Llama 3.1 70B aan te roepen:<\/p>\n\n\n\n<ol start=\"1\" class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Installeer de client:<\/strong>&nbsp;<code>pip install openai<\/code><\/li>\n\n\n\n<li><strong>Voer het script uit:<\/strong><\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<p>Python<\/p>\n\n\n\n<pre class=\"wp-block-code\"><code>from openai import OpenAI\n\n# Vervang door de gegevens van je provider\nclient = OpenAI(\n    base_url=\"https:\/\/api.together.xyz\/v1\", \n    api_key=\"JOUW_API_KEY\"\n)\n\nresponse = client.chat.completions.create(\n    model=\"meta-llama\/Meta-Llama-3.1-70B-Instruct-Turbo\",\n    messages=&#091;\n        {\"role\": \"system\", \"content\": \"Je bent een behulpzame assistent.\"},\n        {\"role\": \"user\", \"content\": \"Leg het 128k context window van Llama 3.1 uit.\"}\n    ],\n    temperature=0.7\n)\n\nprint(response.choices&#091;0].message.content)\n<\/code><\/pre>\n\n\n\n<p>Bij het gebruik van de API bepalen deze drie &#8220;knoppen&#8221; je resultaten:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Temperature:<\/strong>&nbsp;Stel in op 0.0 voor feitelijke\/technische taken (deterministisch); stel in op 0.7+ voor creatief schrijven.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Max tokens:<\/strong>&nbsp;Beperkt de lengte van de reactie om kosten te beheersen.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Top-P (Nucleus sampling):<\/strong>&nbsp;Een alternatief voor temperature dat het model helpt te kiezen uit de meest waarschijnlijke volgende woorden. Meestal is 0.9 de &#8216;sweet spot&#8217; voor Llama.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Waarvoor kun je Llama gebruiken?<\/h3>\n\n\n\n<p>De open aard van Llama maakt het geschikt voor toepassingen waarbij dataprivacy, latency of diepgaande aanpassing een prioriteit zijn.<\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">1. Retrieval-Augmented Generation (RAG)<\/h4>\n\n\n\n<p>Llama wordt veelvuldig gebruikt als de reasoning engine voor&nbsp;<strong>RAG<\/strong>-systemen. Door het model te verbinden met een private vector-database, kunnen bedrijven interne kennisassistenten bouwen die vragen beantwoorden op basis van bedrijfseigen documenten, zonder het risico op datalekken naar externe providers.<\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">2. Model distillation en synthetische data<\/h4>\n\n\n\n<p>Het Llama 3.1 405B model is in staat om hoogwaardige synthetische&nbsp;<strong>datasets<\/strong>&nbsp;te genereren. Deze datasets kunnen worden gebruikt om kleinere, effici\u00ebntere modellen (zoals de 8B variant) te&nbsp;<strong>fine-tunen<\/strong>&nbsp;om specifieke taken uit te voeren met de nauwkeurigheid van een veel groter model.<\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">3. On-premise deployment voor gereguleerde sectoren<\/h4>\n\n\n\n<p>In sectoren zoals de financi\u00eble wereld en de gezondheidszorg is datasoevereiniteit cruciaal. Llama maakt een volledige AI-implementatie op locatie mogelijk, waardoor gevoelige PII (Personally Identifiable Information) achter een zakelijke firewall blijft.<\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">4. Domeinspecifieke fine-tuning<\/h4>\n\n\n\n<p>In tegenstelling tot gesloten modellen kan Llama Supervised Fine-Tuning (SFT) of Direct Preference Optimization (DPO) ondergaan op gespecialiseerde data. Een advocatenkantoor kan Llama bijvoorbeeld\u00a0<strong>fine-tunen<\/strong>\u00a0op jurisprudentie om specifieke terminologie en opmaakstijlen over te nemen. Dit proces wordt vaak ge\u00efntroduceerd via een\u00a0<a href=\"https:\/\/datanorth.ai\/nl\/dienst\/training-workshop\/kunstmatige-intelligentie\">AI-workshop<\/a>\u00a0om datasets met een hoge impact te identificeren.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Het &#8220;Open source&#8221; debat: Weights vs. code<\/h3>\n\n\n\n<p>Het is belangrijk om onderscheid te maken tussen &#8220;Open Source&#8221; zoals gedefinieerd door het Open Source Initiative (OSI) en Meta&#8217;s &#8220;Open Weights&#8221; aanpak.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Permissieve toegang:<\/strong>&nbsp;Je kunt de modellen downloaden, aanpassen en&nbsp;<strong>deployen<\/strong>.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Licentiebeperkingen:<\/strong>&nbsp;De Llama 3.1 Community License vereist dat bedrijven met meer dan 700 miljoen maandelijks actieve gebruikers een specifieke licentie aanvragen bij Meta.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Aanvaardbaar gebruik:<\/strong>&nbsp;Gebruikers moeten voldoen aan een Acceptable Use Policy die illegale handelingen of het genereren van schadelijke inhoud verbiedt.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Omdat de trainingsdata en de exacte recepten voor de training niet volledig openbaar zijn, is Llama technisch gezien een &#8220;Open Weights&#8221; model in plaats van een traditioneel &#8220;Open Source&#8221; project.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Vergelijking van Llama 3.1 vs. closed-source alternatieven<\/h3>\n\n\n\n<p>Performance benchmarks geven aan dat Llama 3.1 405B concurrerend is met GPT-4o op verschillende belangrijke metrics.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table\"><table><thead><tr><td><strong>Benchmark<\/strong><\/td><td><strong>Llama 3.1 405B<\/strong><\/td><td><strong>GPT-4o (Gesloten)<\/strong><\/td><td><strong>Claude 3.5 Sonnet (Gesloten)<\/strong><\/td><\/tr><\/thead><tbody><tr><td>MMLU (Algemeen)<\/td><td>88.6%<\/td><td>88.7%<\/td><td>88.7%<\/td><\/tr><tr><td>HumanEval (Code)<\/td><td>89.0%<\/td><td>90.2%<\/td><td>92.0%<\/td><\/tr><tr><td>GSM8K (Wiskunde)<\/td><td>96.8%<\/td><td>96.1%<\/td><td>96.4%<\/td><\/tr><tr><td>Dataprivacy<\/td><td>Volledig (Self-hosted)<\/td><td>Laag (API-based)<\/td><td>Laag (API-based)<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Praktische stappen voor het implementeren van Llama in het bedrijfsleven<\/h3>\n\n\n\n<p>De overgang van experimenteren naar productie omvat verschillende fasen:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Stap 1: Proof of concept<\/strong>&nbsp;Begin met het lokaal draaien van een gekwantiseerde versie van Llama 8B met tools zoals Ollama of vLLM. Dit maakt het mogelijk om basis-prompts en logica te testen zonder investeringen in infrastructuur.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Stap 2: Infrastructuur schalen<\/strong>&nbsp;Voor toepassingen op productieniveau kun je Llama&nbsp;<strong>deployen<\/strong>&nbsp;met NVIDIA NIM of via cloudproviders zoals Amazon Bedrock of Microsoft Azure AI. Dit garandeert hoge beschikbaarheid en auto-scaling.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Stap 3: Integratie en automatisering<\/strong>\u00a0Verbind het model met bestaande workflows. Voor bedrijven die deze fase willen versnellen, kan een\u00a0<a href=\"https:\/\/datanorth.ai\/nl\/dienst\/live-demonstratie\/kunstmatige-intelligentie\">op maat gemaakte AI demo<\/a>\u00a0illustreren hoe Llama integreert met specifieke CRM- of ERP-systemen.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Veel gestelde vragen over LLaMA (FAQ)<\/h3>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-wpseopress-faq-block-v2 is-layout-flow wp-block-wpseopress-faq-block-v2-is-layout-flow\">\n<details id=\"begrijpen-llama-door-meta-ai-datanorth-ai\" class=\"wp-block-details is-layout-flow wp-block-details-is-layout-flow\"><summary><strong>Begrijpen LLaMA door Meta AI &#8211; DataNorth AI<\/strong><\/summary>\n<p>Ja, voor de meeste bedrijven wel. De licentie is gratis voor commercieel en onderzoeksgebruik, tenzij je organisatie meer dan 700 miljoen maandelijks actieve gebruikers heeft. In dat geval is een afzonderlijke overeenkomst met Meta vereist.<\/p>\n<\/details>\n\n\n\n<details id=\"hoe-verschilt-llama-3-van-llama-2\" class=\"wp-block-details is-layout-flow wp-block-details-is-layout-flow\"><summary><strong>Hoe verschilt Llama 3 van Llama 2?<\/strong><\/summary>\n<p>Llama 3 beschikt over een aanzienlijk grotere trainingsset (15T tokens vs. 2T tokens), een grotere woordenschat (128k vs. 32k tokens) en verbeterde capaciteiten op het gebied van redeneren en coderen.&nbsp;De 3.1-update introduceerde specifiek het 405B parametermodel en het 128k context window.<\/p>\n<\/details>\n\n\n\n<details id=\"kan-ik-llama-op-mijn-eigen-laptop-draaien\" class=\"wp-block-details is-layout-flow wp-block-details-is-layout-flow\"><summary><strong>Kan ik Llama op mijn eigen laptop draaien?<\/strong><\/summary>\n<p>De 8B-parametervariant kan draaien op moderne laptops met ten minste 16GB RAM (of unified memory op Mac M-serie chips). De grotere 70B- en 405B-modellen vereisen GPU-clusters van enterprise-niveau.<\/p>\n<\/details>\n\n\n\n<details id=\"is-llama-3-meertalig\" class=\"wp-block-details is-layout-flow wp-block-details-is-layout-flow\"><summary><strong>Is LLaMA 3 meertalig?<\/strong><\/summary>\n<p>Llama 3.1 is van nature meertalig en ondersteunt officieel acht talen: Engels, Duits, Frans, Italiaans, Portugees, Hindi, Spaans en Thai.&nbsp;Hoewel het niet officieel wordt vermeld voor Llama 3.1, presteert het model dankzij de enorme trainingsset vaak ook goed in andere talen zoals het Nederlands, al is de offici\u00eble ondersteuning beperkt tot de genoemde acht.<\/p>\n<\/details>\n\n\n\n<details id=\"wat-is-het-context-window-van-llama-3-1\" class=\"wp-block-details is-layout-flow wp-block-details-is-layout-flow\"><summary><strong>Wat is het context window van Llama 3.1?<\/strong><\/summary>\n<p>Llama 3.1 ondersteunt een context window tot 128.000 tokens.&nbsp;Dit staat gelijk aan ongeveer 300 pagina&#8217;s tekst, waardoor het model in staat is om grote documenten binnen \u00e9\u00e9n enkele prompt te analyseren.<\/p>\n<\/details>\n<script type=\"application\/ld+json\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@type\":\"FAQPage\",\"url\":\"https:\/\/datanorth.ai\/nl\/blog\/llama-technische-fundamenten-en-toepassingen-van-meta-ai\",\"@id\":\"https:\/\/datanorth.ai\/nl\/blog\/llama-technische-fundamenten-en-toepassingen-van-meta-ai\",\"mainEntity\":[{\"@type\":\"Question\",\"url\":\"https:\/\/datanorth.ai\/nl\/blog\/llama-technische-fundamenten-en-toepassingen-van-meta-ai#begrijpen-llama-door-meta-ai-datanorth-ai\",\"name\":\"Begrijpen LLaMA door Meta AI - DataNorth AI\",\"answerCount\":1,\"acceptedAnswer\":{\"@type\":\"Answer\",\"text\":\"&lt;p>Ja, voor de meeste bedrijven wel. De licentie is gratis voor commercieel en onderzoeksgebruik, tenzij je organisatie meer dan 700 miljoen maandelijks actieve gebruikers heeft. In dat geval is een afzonderlijke overeenkomst met Meta vereist.&lt;\/p>\"}},{\"@type\":\"Question\",\"url\":\"https:\/\/datanorth.ai\/nl\/blog\/llama-technische-fundamenten-en-toepassingen-van-meta-ai#hoe-verschilt-llama-3-van-llama-2\",\"name\":\"Hoe verschilt Llama 3 van Llama 2?\",\"answerCount\":1,\"acceptedAnswer\":{\"@type\":\"Answer\",\"text\":\"&lt;p>Llama 3 beschikt over een aanzienlijk grotere trainingsset (15T tokens vs. 2T tokens), een grotere woordenschat (128k vs. 32k tokens) en verbeterde capaciteiten op het gebied van redeneren en coderen.&nbsp;De 3.1-update introduceerde specifiek het 405B parametermodel en het 128k context window.&lt;\/p>\"}},{\"@type\":\"Question\",\"url\":\"https:\/\/datanorth.ai\/nl\/blog\/llama-technische-fundamenten-en-toepassingen-van-meta-ai#kan-ik-llama-op-mijn-eigen-laptop-draaien\",\"name\":\"Kan ik Llama op mijn eigen laptop draaien?\",\"answerCount\":1,\"acceptedAnswer\":{\"@type\":\"Answer\",\"text\":\"&lt;p>De 8B-parametervariant kan draaien op moderne laptops met ten minste 16GB RAM (of unified memory op Mac M-serie chips). De grotere 70B- en 405B-modellen vereisen GPU-clusters van enterprise-niveau.&lt;\/p>\"}},{\"@type\":\"Question\",\"url\":\"https:\/\/datanorth.ai\/nl\/blog\/llama-technische-fundamenten-en-toepassingen-van-meta-ai#is-llama-3-meertalig\",\"name\":\"Is LLaMA 3 meertalig?\",\"answerCount\":1,\"acceptedAnswer\":{\"@type\":\"Answer\",\"text\":\"&lt;p>Llama 3.1 is van nature meertalig en ondersteunt officieel acht talen: Engels, Duits, Frans, Italiaans, Portugees, Hindi, Spaans en Thai.&nbsp;Hoewel het niet officieel wordt vermeld voor Llama 3.1, presteert het model dankzij de enorme trainingsset vaak ook goed in andere talen zoals het Nederlands, al is de offici\u00eble ondersteuning beperkt tot de genoemde acht.&lt;\/p>\"}},{\"@type\":\"Question\",\"url\":\"https:\/\/datanorth.ai\/nl\/blog\/llama-technische-fundamenten-en-toepassingen-van-meta-ai#wat-is-het-context-window-van-llama-3-1\",\"name\":\"Wat is het context window van Llama 3.1?\",\"answerCount\":1,\"acceptedAnswer\":{\"@type\":\"Answer\",\"text\":\"&lt;p>Llama 3.1 ondersteunt een context window tot 128.000 tokens.&nbsp;Dit staat gelijk aan ongeveer 300 pagina's tekst, waardoor het model in staat is om grote documenten binnen \u00e9\u00e9n enkele prompt te analyseren.&lt;\/p>\"}}]}<\/script><\/div>\n\n\n<div class=\"brxe-container newsletter-sign-up-blog\"><div class=\"brxe-div newsletter-sign-up-blog__headings-div\"><div class=\"brxe-div newsletter-sign-up-blog__heading-icon-div\"><i id=\"brxe-xdnylt\" class=\"fa fa-envelope brxe-icon newsletter-sign-up-blog__icon\"><\/i><div class=\"brxe-heading newsletter-sign-up-blog__heading\">Schrijf je in voor onze Nieuwsbrief<\/div><\/div><div id=\"brxe-yrmmzb\" class=\"brxe-heading newsletter-sign-up-blog__subheading\">Blijf op de hoogte van onze nieuwste AI blogs, onderzoeken, diensten en nog veel meer!<\/div><\/div><div class=\"brxe-shortcode newsletter-sign-up-blog__shortcode form--light\"><div class='fluentform ff-default fluentform_wrapper_15 ffs_default_wrap'><form data-form_id=\"15\" id=\"fluentform_15\" class=\"frm-fluent-form fluent_form_15 ff-el-form-top ff_form_instance_15_1 ff-form-loading ffs_default\" data-form_instance=\"ff_form_instance_15_1\" method=\"POST\" ><fieldset  style=\"border: none!important;margin: 0!important;padding: 0!important;background-color: transparent!important;box-shadow: none!important;outline: none!important; min-inline-size: 100%;\">\n                    <legend class=\"ff_screen_reader_title\" style=\"display: block; margin: 0!important;padding: 0!important;height: 0!important;text-indent: -999999px;width: 0!important;overflow:hidden;\">Newsletter Sign Up Form (Blog) (NL)<\/legend><input type='hidden' name='__fluent_form_embded_post_id' value='3433997' \/><input type=\"hidden\" id=\"_fluentform_15_fluentformnonce\" name=\"_fluentform_15_fluentformnonce\" value=\"a121945d0b\" \/><input type=\"hidden\" name=\"_wp_http_referer\" value=\"\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3433997\" \/><div class='ff-el-group ff-el-form-hide_label'><div class=\"ff-el-input--label ff-el-is-required asterisk-right\"><label for='ff_15_email' id='label_ff_15_email' aria-label=\"Email\">Email<\/label><\/div><div class='ff-el-input--content'><input type=\"email\" name=\"email\" id=\"ff_15_email\" class=\"ff-el-form-control\" placeholder=\"E-mailadres\" data-name=\"email\"  aria-invalid=\"false\" aria-required=true><\/div><\/div><div class='ff-el-group ff-el-form-hide_label'><div class=\"ff-el-input--label ff-el-is-required asterisk-right\"><label   aria-label=\"Radio Field\">Radio Field<\/label><\/div><div class='ff-el-input--content'><div class='ff-el-form-check ff-el-form-check-'><label class='ff-el-form-check-label' for='input_radio_529ed6e74ee5ff5908a319908b4ed360'><input  type=\"radio\" name=\"input_radio\" data-name=\"input_radio\" class=\"ff-el-form-check-input ff-el-form-check-radio\" value=\"Ik wil graag marketing gerelateerde e-mails ontvangen van DataNorth\"  id='input_radio_529ed6e74ee5ff5908a319908b4ed360' aria-label='Ik wil graag marketing gerelateerde e-mails ontvangen van DataNorth' aria-invalid='false' aria-required=true> <span>Ik wil graag marketing gerelateerde e-mails ontvangen van DataNorth<\/span><\/label><\/div><\/div><\/div><div class='ff-el-group ff-text-left ff_submit_btn_wrapper'><button type=\"submit\" class=\"ff-btn ff-btn-submit ff-btn-md ff_btn_style\"  aria-label=\"Aanmelden!\">Aanmelden!<\/button><\/div><\/fieldset><\/form><div id='fluentform_15_errors' class='ff-errors-in-stack ff_form_instance_15_1 ff-form-loading_errors ff_form_instance_15_1_errors'><\/div><\/div>            <script type=\"text\/javascript\">\n                window.fluent_form_ff_form_instance_15_1 = {\"id\":\"15\",\"ajaxUrl\":\"https:\\\/\\\/datanorth.ai\\\/wp-admin\\\/admin-ajax.php\",\"settings\":{\"layout\":{\"labelPlacement\":\"top\",\"helpMessagePlacement\":\"with_label\",\"errorMessagePlacement\":\"inline\",\"cssClassName\":\"\",\"asteriskPlacement\":\"asterisk-right\"},\"restrictions\":{\"denyEmptySubmission\":{\"enabled\":false}}},\"form_instance\":\"ff_form_instance_15_1\",\"form_id_selector\":\"fluentform_15\",\"rules\":{\"email\":{\"required\":{\"value\":true,\"message\":\"This field is required\",\"global_message\":\"This field is required\",\"global\":true},\"email\":{\"value\":true,\"message\":\"This field must contain a valid email\",\"global_message\":\"This field must contain a valid email\",\"global\":true}},\"input_radio\":{\"required\":{\"value\":true,\"message\":\"This field is required\",\"global_message\":\"This field is required\",\"global\":true}}},\"debounce_time\":300};\n                            <\/script>\n            <\/div><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Ontdek Llama, de open-weight LLM van Meta. Zie hoe het 405B-model concurreert met GPT-4o in coderen en redeneren met 100% dataprivacy.<\/p>\n","protected":false},"author":18,"featured_media":3434028,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_seopress_robots_primary_cat":"none","_seopress_titles_title":"Llama AI: Hoe werkt het en wat kan het? - DataNorth AI","_seopress_titles_desc":"Ontdek Llama, de open-weight LLM van Meta. Zie hoe het 405B-model concurreert met GPT-4o in coderen en redeneren met 100% dataprivacy.","_seopress_robots_index":"","footnotes":""},"categories":[70,70],"tags":[],"class_list":{"0":"post-3433997","1":"post","2":"type-post","3":"status-publish","4":"format-standard","5":"has-post-thumbnail","7":"category-ai-tools-frameworks-nl"},"meta_box":{"faq_item":[]},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/datanorth.ai\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3433997","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/datanorth.ai\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/datanorth.ai\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/datanorth.ai\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/users\/18"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/datanorth.ai\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=3433997"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/datanorth.ai\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3433997\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/datanorth.ai\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/media\/3434028"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/datanorth.ai\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=3433997"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/datanorth.ai\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=3433997"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/datanorth.ai\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=3433997"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}