Het is duidelijk dat Gemini, dat ik naast Chat-GPT hanteer, een uitgekiend selectiesysteem hanteert bij het opzoeken van de zelfstandige naamwoorden die het onderwerp en het lijdend voorwerp zullen zijn bij het samenstellen van het antwoord op een bepaalde vraagstelling die je invoert als onderzoeksthema. De algoritmen dus, bij de beantwoording. Volgt uit je vraagstelling dat je zelf uitgaat van een werkhypothese of basale vooronderstelling dan neemt Gemini hypothese en vooronderstelling zonder meer aan. Als vanzelfsprekend. Daar gaat Gemini niet meer op in en het systeem geeft ook niet aan dat het zulks doet. Verder sluit Gemini aan bij vergelijkbare antwoorden op vergelijkbare vragen die al eerder in het systeem zijn gesteld. Ik heb de indruk dat bij het arbeidsconflict te Tilburg Gemini mij gelijkstelt met W.F. Hermans die destijds lector was in de fysische geologie aan de Rijksuniversiteit te Groningen en daar ineens weg moest wegens een daverend arbeidsconflict met het faculteitsbestuur, voornamelijk wegens zijn “moeilijke karakter”. Na beschuldigingen, van onder meer het toenmalig ARP-Tweede Kamerlid en de latere minister Jan de Koning, dat Hermans al zijn tijd aan het schrijven van bellettrie besteedde en daardoor niet aan zijn eigenlijke leeropdracht zou toekomen, werd een commissie ingesteld om deze kwestie te onderzoeken. Het onderzoek pleitte Hermans grotendeels vrij. Wel kwam de commissie met het advies Hermans wegens de verstoorde verhoudingen onder te brengen bij de subfaculteit der Geologie. Dat gebeurde in oktober 1972. De verhoudingen waren er duidelijk beter, al bleek dat Hermans op wetenschappelijk gebied een achterstand had opgelopen. Voor Hermans was het nu wel mooi geweest, wederom dreigde reputatieschade en per 1 september 1973 nam hij ontslag. Het werd hem eervol verleend. Hermans schreef jaren later daarover de bestseller “Onder Professoren” waarin hij het academisch milieu vindingrijk te kakken zette in al haar deerlijke erbarmelijkheid. Het linksistische periodiek Vrij Nederland, nog onder hoofdredacteurschap van Matthieu Smedts in haar hoogtijdagen als informatiedraagster van het ethisch en moreel besef van eveneens linksisistisch Nederland begon daarop een hetze tegen Hermans waarbij vele redactionele editorials waren besteed aan de karakterstructuur van Hermans, zelfs als rancuneuze litterator, waarbij uiteraard aan de regels nopens hoor en wederhoor geen enkele aandacht werd besteed zodat Hermans ten grave daalde als terecht verwijderde psychopaat uit ons polderland. Daaruit moet Gemini beslist geput hebben. Bij dat antwoord over de vraag welke betekenis Gerard Strijards ooit gehad zou kunnen hebben voor de rechtsgeleerdheid in het algemeen en het strafrecht in het bijzonder. Razendsnel worden de algoritmen aan elkaar geregen in eerste instantie op woordluid, in tweede op materiële context en ten derde op kennelijke doelstelling van de vraag zelf. Het selecteren van de juiste algoritmen en rekenkracht bij Gemini is een geavanceerd proces dat in milliseconden plaatsvindt. Het draait niet om één enkele beslissing, maar om een gelaagde aanpak waarbij de complexiteit van jouw vraag bepaalt, welk deel van de “hersenen” van Gemini wordt geactiveerd. Het gaat om een samengesteld proces van hoge complexiteit waarbij nogal veel analogieën worden gehanteerd die volkomen uit de context zijn gerukt waarin ze stonden en waarbij dus appels met peren worden vergeleken. Dat kan, want het zijn beide vruchten, die eetbaar zijn en gezond, soms laxeren en soms verstoppen en niet te lang mogen worden bewaard. Maar verder gaat de vergelijking toch mank.
Hieronder lees je hoe dit proces in grote lijnen werkt:
1. De “Router” en de Mixture-of-Experts (MoE)
Gemini is niet één massief blok code, maar is vaak opgebouwd volgens een Mixture-of-Experts architectuur. Stel je dit voor als een kantoor vol specialisten.
-
De Gating Network (De Router): Wanneer jouw vraag binnenkomt, analyseert een ‘router-algoritme’ de tokens (stukjes tekst).
-
Specialistische Experts: In plaats van het hele model te activeren, stuurt de router de vraag naar specifieke “experts” (sub-netwerken) binnen het model die het beste zijn in dat specifieke onderwerp, zoals wiskunde, creatief schrijven of code.
-
Efficiëntie: Hierdoor hoeft Gemini niet alle miljarden parameters te gebruiken voor een simpele vraag als “Wat is 2+2?”, wat energie en tijd bespaart.
2. Dynamische berekening (Thinking Process)
Bij moderne versies (zoals Gemini 2.5 en 3) gebruikt het systeem Dynamic Computation Allocation.
-
Eenvoudige taken: Voor een simpele begroeting gebruikt het systeem een “fast path” met minimale rekenkracht.
-
Complexe taken: Als je vraagt om een complexe softwarefout op te lossen, activeert Gemini een “thinking” modus. Het algoritme wijst dan 3 tot 5 keer meer rekenkracht toe en gebruikt een Chain-of-Thought verifieerder om intern verschillende antwoorden te overwegen en te controleren voordat je het resultaat ziet.
3. Selectie op basis van Context en Tools
Gemini bepaalt ook of het interne algoritme alleen genoeg is, of dat er externe hulp nodig is:
-
Grounding (Google Zoeken): Als je vraagt naar het nieuws van vandaag, herkent het algoritme dat de interne database verouderd is. Het activeert dan een zoek-algoritme om actuele bronnen te raadplegen.
-
Code Interpreter: Bij complexe berekeningen kan Gemini besluiten om zelf een stukje Python-code te schrijven en uit te voeren om een exact antwoord te krijgen, in plaats van te “gokken” op het volgende woord.
4. Multimodale Verwerking
Omdat Gemini van de grond af multimodaal is, selecteert het algoritme direct de juiste verwerkingsmethode voor het type input.
-
Stuur je een afbeelding? Dan worden de visuele encoders direct gekoppeld aan het taalmodel zonder dat er eerst een aparte vertaalslag naar tekst nodig is.