07 aug 2025·8 min
Van GPT-1 tot GPT-4: De geschiedenis van OpenAI’s GPT-modellen
Ontdek de geschiedenis van OpenAI's GPT‑modellen, van GPT‑1 tot GPT‑4o, en zie hoe elke generatie taalbegrip, gebruiksgemak en veiligheid verbeterde.
Ontdek de geschiedenis van OpenAI's GPT‑modellen, van GPT‑1 tot GPT‑4o, en zie hoe elke generatie taalbegrip, gebruiksgemak en veiligheid verbeterde.
GPT-modellen zijn een familie van grote taalmodellen die zijn ontworpen om het volgende woord in een tekstsequentie te voorspellen. Ze lezen enorme hoeveelheden tekst, leren patronen in taalgebruik en gebruiken die patronen om nieuwe tekst te genereren, vragen te beantwoorden, code te schrijven, documenten samen te vatten en nog veel meer.
Het acroniem legt het kernidee uit:
Begrijpen hoe deze modellen zich ontwikkelden helpt om te zien wat ze wel en niet kunnen, en waarom elke generatie aanvoelt als een grote sprong in capaciteiten. Elke versie weerspiegelt specifieke technische keuzes en afwegingen over modelgrootte, trainingsdata, doelstellingen en veiligheidswerk.
Dit artikel volgt een chronologisch, hoogoverzichtelijk verhaal: van vroege taalmodellen en GPT-1, via GPT-2 en GPT-3, naar instructietuning en ChatGPT, en tenslotte GPT-3.5, GPT-4 en de GPT-4o-familie. We bekijken de belangrijkste technische trends, hoe gebruikerspatronen veranderden, en wat deze verschuivingen suggereren over de toekomst van grote taalmodellen.
Voor GPT waren taalmodellen al een kernonderdeel van NLP-onderzoek. Vroege systemen waren n‑gram-modellen, die het volgende woord voorspelden uit een vaste venster van vorige woorden op basis van eenvoudige tellingen. Ze dreven spellingscorrectie en basis-autocompletie aan maar hadden moeite met lange contexten en datazeldzaamheid.
De volgende stap waren neurale taalmodellen. Feed‑forward netwerken en later recurrente neurale netwerken (RNNs), vooral LSTMs en GRUs, leerden gedistribueerde woordrepresentaties en konden in principe langere sequenties aan. Tegelijkertijd maakten modellen zoals word2vec en GloVe woord-embedding populair, en lieten zien dat onbewaakt leren uit ruwe tekst rijke semantische structuren kan vastleggen.
RNNs waren echter traag om te trainen, moeilijk te paralleliseren en hadden nog steeds problemen met zeer lange contexten. De doorbraak kwam met het 2017‑paper “Attention Is All You Need”, dat de transformer introduceerde. Transformers vervingen recursie door self‑attention, waardoor modellen direct elke twee posities in een sequentie met elkaar konden verbinden en training sterk parallel verliep.
Dit maakte het mogelijk taalmodellen veel verder op te schalen dan RNNs toelieten. Onderzoekers zagen dat een enkele grote transformer, getraind om het volgende token te voorspellen op enorme tekstcorpora, syntaxis, semantiek en zelfs bepaalde redeneringsvaardigheden kon leren zonder taak‑specifieke supervisie.
OpenAI’s kernidee was dit te formaliseren als generative pre‑training: eerst een grote decoder‑only transformer trainen op een internet‑schaal corpus om tekst te modelleren, en daarna hetzelfde model met minimale extra training aan te passen voor downstream-taken. Deze aanpak beloofde één algemeen model in plaats van veel smalle modellen.
Die conceptuele verschuiving — van kleine, taakgerichte systemen naar een grote generatief voorafgetrainde transformer — legde de basis voor het eerste GPT-model en de hele reeks die erop volgde.
GPT-1 was OpenAI’s eerste stap richting de GPT-reeks zoals we die nu kennen. Uitgebracht in 2018 had het 117 miljoen parameters en was het gebouwd op de transformer-architectuur van Vaswani et al. (2017). Hoewel klein vergeleken met latere modellen, legde het het kernrecept vast dat alle volgende GPT-modellen zouden volgen.
GPT-1 was getraind met een simpel maar krachtig idee:
Voor pretraining leerde GPT-1 het volgende token te voorspellen in tekst afkomstig van met name BooksCorpus en Wikipedia‑achtige bronnen. Dit doel — next‑word prediction — vereiste geen menselijke labels, waardoor het model brede kennis over taal, stijl en feiten kon opnemen.
Na de voortraining werd hetzelfde model gefine‑tuned met supervised learning op klassieke NLP‑benchmarks: sentimentanalyse, vraag‑antwoord, tekstaanduiding en meer. Een kleine classifierkop werd bovenop gezet en het hele model (of het grootste deel ervan) werd end‑to‑end getraind op elk gelabeld dataset.
Het belangrijkste methodologische punt was dat één voorgetraind model licht kon worden aangepast voor veel taken, in plaats van voor elke taak een nieuw model vanaf nul te trainen.
Ondanks de relatief kleine omvang leverde GPT-1 verschillende invloedrijke inzichten op:
GPT-1 liet ook vroege tekenen van zero-shot en few-shot generalisatie zien, hoewel dat nog geen centraal thema was. De meeste evaluaties vertrouwden nog op finetuning voor elke taak.
GPT-1 was nooit bedoeld voor consumenten‑deployments of een breed ontwikkelaars‑API. Verschillende factoren hielden het in het onderzoeksdomein:
Toch legde GPT-1 het sjabloon vast: generatieve voortraining op grote tekstcorpora, gevolgd door eenvoudige taakspecifieke finetuning. Elk later GPT-model is te zien als een opgeschaalde, verfijnde en steeds capabelere afstammeling van deze eerste transformer.
GPT-2, uitgebracht in 2019, was het eerste GPT‑model dat echt wereldwijde aandacht trok. Het schaalt het oorspronkelijke GPT‑1‑ontwerp op van 117 miljoen parameters naar 1,5 miljard, en toonde hoe ver simpele opschaling van een transformer‑taalmodel kon reiken.
Architectonisch leek GPT-2 sterk op GPT-1: een decoder‑only transformer getraind met next‑token prediction op een groot webcorpus. Het verschil zat vooral in de schaal:
Deze sprong in grootte verbeterde de vloeiendheid, samenhang over langere passages en het vermogen om prompts te volgen zonder taakspecifieke training.
GPT-2 liet veel onderzoekers heroverwegen wat “alleen” next‑token prediction kon doen.
Zonder enige finetuning kon GPT-2 zero‑shot taken uitvoeren zoals:
Met een paar voorbeelden in de prompt (few‑shot) verbeterde de prestatie vaak verder. Dit suggereerde dat grote taalmodellen intern een breed scala aan taken konden representeren en in‑context voorbeelden als een impliciete programmeerinterface konden gebruiken.
De indrukwekkende generatiekwaliteit veroorzaakte een van de eerste grote publieke debatten rond grote taalmodellen. OpenAI hield aanvankelijk het volledige 1,5B‑model achter, met verwijzing naar zorgen over:
In plaats daarvan hanteerde OpenAI een gefaseerde release:
Deze incrementele aanpak was een van de vroegste voorbeelden van een expliciet AI-deploybeleid gericht op risicobeoordeling en monitoring.
Zelfs de kleinere GPT-2‑checkpoints leidden tot een golf van open‑source projecten. Ontwikkelaars finetuneden modellen voor creatief schrijven, code‑autocompletion en experimentele chatbots. Onderzoekers onderzochten bias, feitelijke fouten en faalmodi.
Deze experimenten veranderden hoe veel mensen grote taalmodellen zagen: van niche onderzoeksartefacten naar algemene tekstmachines. De impact van GPT-2 zette verwachtingen — en zorgen — uit die mede de ontvangst van GPT-3, ChatGPT en latere GPT‑4‑klasse modellen zouden vormen.
GPT-3 kwam in 2020 met een opvallende 175 miljard parameters, meer dan 100× groter dan GPT-2. Dat getal trok aandacht: het suggereerde grote memorisatiekracht, maar belangrijker nog het ontsloot gedragingen die op schaal tot dan toe niet vaak waren gezien.
De bepalende ontdekking met GPT-3 was in‑context learning. In plaats van het model te finetunen op nieuwe taken, kon je een paar voorbeelden in de prompt plakken:
Het model paste zijn gewichten niet aan; het gebruikte de prompt zelf als een tijdelijke trainingsset. Dit leidde tot termen als zero‑shot, one‑shot en few‑shot prompting, en veroorzaakte de eerste golf van prompt engineering: zorgvuldig instructies, voorbeelden en opmaak bedenken om beter gedrag te krijgen zonder het onderliggende model aan te raken.
In tegenstelling tot GPT-2, waarvan gewichten downloadbaar waren, werd GPT-3 vooral aangeboden via een commerciële API. OpenAI lanceerde in 2020 een private bèta van de OpenAI API en positioneerde GPT-3 als een algemene tekstmotor die ontwikkelaars per HTTP‑aanroep konden gebruiken.
Dit verplaatste grote taalmodellen van niche‑onderzoek naar een breed platform. In plaats van hun eigen modellen te trainen, konden startups en ondernemingen ideeën prototypen met één API‑sleutel en betalen per token.
Vroege adopters ontdekten patronen die later standaard zouden aanvoelen:
GPT-3 bewees dat één algemeen model — toegankelijk via een API — een breed scala aan toepassingen kon aandrijven en zo de weg vrijmaakte voor ChatGPT en latere GPT‑3.5 en GPT‑4 systemen.
De basis GPT-3 was alleen getraind om het volgende token op internet‑schaal tekst te voorspellen. Dat doel maakte het goed in het voortzetten van patronen, maar niet per se in het doen wat mensen vroegen. Gebruikers moesten vaak prompts zorgvuldig formuleren, en het model kon:
Onderzoekers noemden deze kloof tussen wat gebruikers willen en wat het model doet het alignment‑probleem: het gedrag van het model was niet betrouwbaar afgestemd op menselijke intenties, waarden of veiligheidsoverwegingen.
OpenAI’s InstructGPT (2021–2022) was een keerpunt. In plaats van alleen op ruwe tekst te trainen, voegden ze twee belangrijke stappen toe bovenop GPT-3:
Dit leverde modellen op die:
In gebruikerstudies werden kleinere InstructGPT‑modellen vaak geprefereerd boven veel grotere ongevallende GPT‑3‑modellen, wat aantoont dat alignment en interfacekwaliteit belangrijker kunnen zijn dan pure schaal.
ChatGPT (eind 2022) breidde de InstructGPT‑aanpak uit naar meervoudige dialoog. Het was in wezen een GPT‑3.5‑klasse model, gefine‑tuned met SFT en RLHF op conversatiegegevens in plaats van alleen single‑shot instructies.
In plaats van een API of playground gericht op ontwikkelaars, lanceerde OpenAI een eenvoudige chatinterface:
Dit verlaagde de drempel voor niet‑technische gebruikers. Geen prompt‑engineering, geen code, geen configuratie — gewoon typen en antwoorden krijgen.
Het resultaat was een mainstream doorbraak: technologie gebouwd op jaren transformer‑onderzoek en alignment‑werk werd ineens toegankelijk voor iedereen met een browser. Instructietuning en RLHF zorgden dat het systeem coöperatief en voldoende veilig aanvoelde voor brede publicatie, terwijl de chatinterface een onderzoeksmodel veranderde in een wereldwijd product en dagelijks hulpmiddel.
GPT-3.5 markeerde het moment waarop grote taalmodellen ophielden grotendeels een onderzoekscuriositeit te zijn en meer als dagelijkse hulpmiddelen begonnen te voelen. Het zat technisch tussen GPT-3 en GPT-4 in qua capaciteit, maar de echte betekenis lag in hoe toegankelijk en praktisch het werd.
Technisch verfijnde GPT-3.5 de kernarchitectuur van GPT-3 met betere trainingsdata, geoptimaliseerde trainingsprocedures en uitgebreide instructietuning. Modellen in de serie — waaronder text-davinci-003 en later gpt-3.5-turbo — werden getraind om instructies betrouwbaarder te volgen dan GPT-3, veiliger te reageren en coherente multi‑turn conversaties te onderhouden.
Dit maakte GPT-3.5 een natuurlijke opstap richting GPT-4: sterker in alledaags redeneren, beter in het verwerken van langere prompts en stabieler in dialooggedrag, zonder de volledige sprong in complexiteit en kosten van GPT-4.
De eerste openbare release van ChatGPT eind 2022 werd aangedreven door een GPT‑3.5‑klasse model dat met RLHF was getuned. Dit verbeterde hoe het model:
Voor veel mensen was ChatGPT hun eerste praktische ervaring met een groot taalmodel en het zette de norm voor hoe “AI-chat” zou moeten aanvoelen.
Bij de release van gpt-3.5-turbo via de API bood het model een aantrekkelijke mix van prijs, snelheid en capaciteit. Het was goedkoper en sneller dan eerdere GPT-3‑modellen, maar leverde betere instructienavolging en dialoogkwaliteit.
Die balans maakte gpt-3.5-turbo tot de standaardkeuze voor veel toepassingen:
GPT-3.5 speelde dus een overgangsrol: krachtig genoeg om echte producten mogelijk te maken, economisch genoeg om breed te worden ingezet en goed afgestemd genoeg om in dagelijkse workflows nuttig aan te voelen.
GPT-4, uitgebracht in 2023, markeerde een verschuiving van “groot tekstmodel” naar algemene assistent met sterkere redeneervaardigheden en multimodale input.
Vergeleken met GPT-3 en GPT-3.5 legde GPT-4 minder nadruk op puur aantal parameters en meer op:
De vlaggenschipfamilie omvatte gpt-4 en later gpt-4-turbo, die vergelijkbare of betere kwaliteit wilde leveren tegen lagere kosten en latentie.
Een kopfunctie van GPT-4 was de multimodale capaciteit: naast tekstinvoer kon het ook afbeeldingen accepteren. Gebruikers konden:
Dit maakte GPT-4 minder een tekst‑alleen model en meer een algemeen redeneermotor die via taal communiceert.
GPT-4 werd ook getraind en afgestemd met sterkere nadruk op veiligheid en alignment:
Modellen zoals gpt-4 en gpt-4-turbo werden de voorkeur voor serieuze productiegebruiken: klantenservicautomatisering, programmeerassistenten, onderwijstools en kennissystemen. GPT-4 vormde de basis voor latere varianten zoals GPT-4o en GPT-4o mini, die verder gingen op efficiëntie en realtime-interactie terwijl ze veel van GPT-4’s redeneer‑ en veiligheidsverbeteringen overnamen.
GPT-4o ("omni") markeert een verschuiving van “maximale capaciteit kost wat het kost” naar “snel, betaalbaar en altijd aan”. Het is ontworpen om GPT-4‑achtige kwaliteit te leveren maar veel goedkoper en snel genoeg voor live, interactieve ervaringen.
GPT-4o verenigt tekst, visie en audio in één model. In plaats van aparte componenten te koppelen, verwerkt het native:
Deze integratie vermindert latentie en complexiteit. GPT-4o kan in bijna realtime reageren, antwoorden streamen terwijl het ‘denkt’ en naadloos tussen modaliteiten schakelen binnen één gesprek.
Een belangrijk ontwerpdoel voor GPT-4o was efficiëntie: betere prestaties per dollar en lagere latentie per verzoek. Dit maakt het mogelijk om:
Het resultaat is dat capaciteiten die ooit voorbehouden waren aan dure API's nu toegankelijk zijn voor studenten, hobbyisten, kleine startups en teams die voor het eerst met AI experimenteren.
GPT-4o mini vergroot de toegankelijkheid door piekcapaciteit te ruilen voor snelheid en ultra‑lage kosten. Het is bijzonder geschikt voor:
Omdat 4o mini economisch is, kunnen ontwikkelaars het in veel meer plekken inbouwen — in apps, klantenportalen, interne tools of zelfs op services met een klein budget — zonder zich al te veel zorgen te maken over hoge gebruikskosten.
Samen maken GPT-4o en GPT-4o mini geavanceerde GPT‑functies geschikt voor realtime, conversatie‑ en multimodale use cases en vergroten ze wie er praktisch met state‑of‑the‑art modellen kan bouwen en profiteren.
Meerdere technische stromingen lopen door elke generatie GPT: schaal, menselijke feedback, veiligheid en specialisatie. Samen verklaren ze waarom elke nieuwe release kwalitatief anders aanvoelt, niet slechts groter.
Een belangrijke ontdekking achter GPT‑vooruitgang zijn schaalwetten: als je modelparameters, datasetgrootte en compute in evenwicht vergroot, verbeteren prestaties doorgaans soepel en voorspelbaar over veel taken.
Vroege modellen lieten zien dat:
Dit leidde tot een systematische aanpak:
Ruwe GPT‑modellen zijn krachtig maar indifferent voor gebruikersverwachtingen. RLHF vormt ze om tot behulpzame assistenten:
In de loop der tijd evolueerde dit naar instructietuning + RLHF: eerst finetunen op veel instructie–respons‑paren, daarna RLHF toepassen om gedrag te verfijnen. Deze combinatie ligt aan de basis van ChatGPT‑achtige interacties.
Naarmate capaciteiten groeiden, nam ook de noodzaak toe voor systematische veiligheidstests en beleidshandhaving.
Technische patronen omvatten:
Deze mechanismen worden herhaaldelijk doorlopen: nieuwe evaluaties ontdekken faalmodi die weer terugvoeren naar trainingsdata, reward‑modellen en filters.
Eerdere releases concentreerden zich op één “flagship” model met enkele kleinere varianten. In de loop van de tijd verschoof de trend naar families van modellen geoptimaliseerd voor verschillende beperkingen en use cases:
Onder de motorkap weerspiegelt dit een rijpe stack: gedeelde basisarchitecturen en trainingspijplijnen, gevolgd door gericht finetunen en veiligheidslagen om een portfolio in plaats van één monoliet te produceren. Deze multi‑modelstrategie is nu een bepalende technische en producttrend in de GPT‑evolutie.
GPT‑modellen maakten taalgebaseerde AI toegankelijk als infrastructuur waarop veel mensen en organisaties bouwen.
Voor ontwikkelaars gedragen GPT‑modellen zich als een flexibele “taalmotor.” In plaats van regels handmatig te coderen, sturen ze natuurlijke‑taal prompts en ontvangen tekst, code of gestructureerde outputs.
Dit veranderde hoe software wordt ontworpen:
Daardoor vertrouwen veel producten nu op GPT als kerncomponent in plaats van als toevoeging.
Bedrijven gebruiken GPT‑modellen zowel intern als in klantgerichte producten.
Intern automatiseren teams supporttriage, opstellen van e-mails en rapporten, assisteren bij programmeren en QA, en analyseren documenten en logs. Extern drijven GPT‑modellen chatbots, AI‑copilots in productiviteitssuites, programmeerassistenten, content‑ en marketingtools en domeinspecifieke copilots voor financiën, recht, gezondheidszorg en meer.
API’s en beheerde producten maken het mogelijk geavanceerde taalfeatures toe te voegen zonder infrastructuur of modeltraining te beheren, wat de drempel verlaagt voor kleine en middelgrote organisaties.
Onderzoekers gebruiken GPT om hypotheses te bedenken, code voor experimenten te genereren, papers te schetsen en ideeën in natuurlijke taal te verkennen. Leraren en studenten vertrouwen op GPT voor uitleg, oefenvragen, tutoring en taalondersteuning.
Schrijvers, ontwerpers en makers gebruiken GPT voor schetsen, ideevorming, world‑building en het polijsten van drafts. Het model is minder een vervanger en meer een samenwerkingspartner die verkenning versnelt.
De verspreiding van GPT‑modellen brengt ook serieuze zorgen met zich mee. Automatisering kan bepaalde banen verdringen, terwijl de vraag naar andere vaardigheden groeit, wat werknemers naar nieuwe rollen dwingt.
Omdat GPT getraind is op menselijke data, kan het sociale biases weerspiegelen en versterken als het niet zorgvuldig wordt beperkt. Het kan ook aannemelijke maar onjuiste informatie produceren of worden misbruikt om spam, propaganda en misleidende content op schaal te maken.
Deze risico’s hebben geleid tot werk aan alignment‑technieken, gebruiksbeleid, monitoring en detectie‑ en herkomsttools. Het vinden van een balans tussen krachtige nieuwe toepassingen en veiligheid, eerlijkheid en vertrouwen blijft een open uitdaging.
Naarmate GPT‑modellen capabeler worden, verschuiven de kernvragen van "kunnen we ze bouwen?" naar "hoe moeten we ze bouwen, inzetten en besturen?"
Efficiëntie en toegankelijkheid. GPT-4o en GPT-4o mini wijzen op een toekomst waarin hoogwaardige modellen goedkoop draaien, op kleinere servers en uiteindelijk op persoonlijke apparaten. Belangrijke vragen:
Personalisatie zonder overfitting. Gebruikers willen modellen die voorkeuren, stijl en workflows onthouden zonder data te lekken of te vertekken. Open vragen zijn onder meer:
Betrouwbaarheid en redenering. Zelfs topmodellen hallucineren nog, falen stil of gedragen zich onvoorspelbaar bij distributieverschuivingen. Onderzoek richt zich op:
Veiligheid en alignment op schaal. Naarmate modellen meer agency krijgen via tools en automatisering, blijft het afstemmen op menselijke waarden — en het behouden van die afstemming bij continue updates — een open probleem. Dit omvat culturele pluraliteit: wiens waarden en normen worden gecodeerd en hoe worden meningsverschillen afgehandeld?
Regulering en standaarden. Overheden en branchegroepen werken aan regels voor transparantie, data‑gebruik, watermarking en incidentrapportage. De open vragen:
Toekomstige GPT‑systemen zullen waarschijnlijk efficiënter, persoonlijker en nauwer geïntegreerd raken in tools en organisaties. Tegelijk verwacht je meer formele veiligheidspraktijken, onafhankelijke evaluatie en duidelijkere gebruikerscontroles. De geschiedenis van GPT-1 naar GPT-4 laat gestage vooruitgang zien, maar ook dat technische vooruitgang hand in hand moet gaan met governance, maatschappelijke input en zorgvuldige meting van echte wereldimpact.
GPT (Generative Pre-trained Transformer) modellen zijn grote neurale netwerken die getraind zijn om het volgende woord in een reeks te voorspellen. Door dit op grote schaal te doen op enorme teksten, leren ze grammatica, stijl, feiten en patroonmatig redeneren. Nadat ze getraind zijn, kunnen ze:
De geschiedenis maakt duidelijk:
Het helpt ook realistische verwachtingen te scheppen: GPT’s zijn krachtige patroonlezers, geen onfeilbare orakels.
Belangrijke mijlpalen zijn onder andere:
Instruction tuning en RLHF maken modellen beter afgestemd op wat mensen echt willen.
Samen zorgen ze voor:
GPT-4 verschilt op meerdere punten van eerdere modellen:
GPT-4o en GPT-4o mini zijn geoptimaliseerd voor snelheid, kosten en realtime gebruik in plaats van alleen piekcapaciteit.
Ontwikkelaars gebruiken GPT-modellen vaak om:
Omdat toegang via een API verloopt, kunnen teams deze mogelijkheden integreren zonder zelf grote modellen te trainen of te hosten.
Huidige GPT-modellen hebben belangrijke beperkingen:
Enkele trends zullen toekomstige GPT-systemen waarschijnlijk vormen:
Enkele praktische richtlijnen:
Deze veranderingen verschuiven GPT-4 van een tekstgenerator naar een meer algemeen inzetbare assistent.
Ze maken geavanceerde GPT-functies economisch haalbaar voor veel meer toepassingen.
Voor kritieke toepassingen moeten outputs worden geverifieerd, beperkt met hulpmiddelen (bijv. retrieval, validators) en gecombineerd met menselijke controle.
De richting is naar krachtigere maar ook beter controleerbare en verantwoorde systemen.
GPT’s effectief gebruiken betekent hun sterke punten koppelen aan waarborgen en goed productontwerp.