Waarom schone gegevens belangrijk zijn voor modeltraining

Intro

Grote taalmodellen zijn slechts zo goed als de gegevens waarop ze zijn getraind.

Een model dat is getraind op rommelige, inconsistente, dubbele, tegenstrijdige of slechte data wordt:

• minder nauwkeurig

• minder betrouwbaar

• meer vatbaar voor hallucinaties

• meer inconsistent

• meer bevooroordeeld

• kwetsbaarder in de praktijk

Dit heeft invloed op alles: van hoe goed een LLM vragen beantwoordt, tot hoe uw merk wordt vertegenwoordigd in AI-systemen, tot of u wordt geselecteerd voor generatieve antwoorden in Google AI Overviews, ChatGPT Search, Perplexity, Gemini en Copilot.

In 2025 is "datakwaliteit" niet langer alleen een interne best practice voor ML.

Het is een strategische zichtbaarheidskwestie voor elk bedrijf waarvan de content door LLM's wordt gebruikt.

Als uw gegevens schoon zijn → behandelen modellen u als een betrouwbare bron. Als uw gegevens rommelig zijn → geven modellen u minder gewicht, negeren ze u of interpreteren ze u verkeerd.

In deze gids wordt uitgelegd waarom datakwaliteit belangrijk is, hoe dit van invloed is op modeltraining en hoe merken dit kunnen gebruiken om hun aanwezigheid in AI-gestuurde zoekresultaten te versterken.

1. Wat 'datakwaliteit' eigenlijk betekent in LLM-training

Het is niet alleen:

• correcte spelling

• goed geschreven alinea's

• schone HTML

Datakwaliteit voor LLM's omvat:

• ✔ feitelijke consistentie

• ✔ stabiele terminologie

• ✔ consistente entiteitsbeschrijvingen

• ✔ afwezigheid van tegenstrijdigheden

• ✔ lage ambiguïteit

• ✔ gestructureerde opmaak

• ✔ schone metadata

• ✔ nauwkeurigheid van schema's

• ✔ voorspelbare inhoudspatronen

• ✔ verwijdering van ruis

• ✔ correcte chunkgrenzen

Met andere woorden:

**Schone data = stabiele betekenis.

Onzuivere data = chaotische betekenis.**

Als de betekenis inconsistent is, vormt het model:

• conflicterende embeddings

• zwakke entiteiten

• verbroken relaties

• onjuiste aannames

Deze blijven gedurende de hele levensduur van het model bestaan.

2. Hoe vuile gegevens de modeltraining op elk niveau verstoren

LLM-training bestaat uit vier belangrijke fasen. Vervuilde gegevens zijn schadelijk voor al deze fasen.

Fase 1 — Pretraining (massale, fundamentele training)

Vuile data in deze fase leidt tot:

• onjuiste entiteitassociaties

• verkeerd begrepen concepten

• slechte definitiegrenzen

• hallucinatiegevoelig gedrag

• verkeerd afgestemde wereldmodellen

Zodra deze fouten in het basismodel zijn verwerkt, zijn ze zeer moeilijk ongedaan te maken.

Fase 2 — Begeleide fijnafstemming (taakspecifieke instructietraining)

Onzuivere trainingsvoorbeelden veroorzaken:

• slecht opvolgen van instructies

• dubbelzinnige interpretaties

• onjuiste antwoordformaten

• lagere nauwkeurigheid bij vraag-en-antwoordopdrachten

Als de instructies ruis bevatten, generaliseert het model de ruis.

Fase 3 — RLHF (versterkend leren op basis van menselijke feedback)

Als menselijke feedback inconsistent of van slechte kwaliteit is:

• beloningsmodellen raken verward

• schadelijke of onjuiste outputs worden versterkt

• betrouwbaarheidsscores raken niet meer op elkaar afgestemd

• redeneringsstappen worden onstabiel

Onzuivere gegevens beïnvloeden hier de hele redeneringsketen.

Fase 4 — RAG (Retrieval-Augmented Generation)

RAG is afhankelijk van:

• schone brokken

• correcte embeddings

• genormaliseerde entiteiten

Onzuivere gegevens leiden tot:

• onjuiste opvraging

• irrelevante context

• foutieve citaten

• onsamenhangende antwoorden

Modellen produceren verkeerde antwoorden omdat de onderliggende gegevens verkeerd zijn.

3. Wat gebeurt er met LLM's die zijn getraind op onjuiste gegevens

Wanneer een model leert van vuile gegevens, treden er verschillende voorspelbare fouten op.

1. Hallucinaties nemen drastisch toe

Modellen hallucineren meer wanneer:

• feiten spreken elkaar tegen

• definities die afwijken

• entiteiten zijn onduidelijk

• informatie voelt onstabiel aan

Hallucinaties zijn vaak geen 'creatieve fouten' — het zijn pogingen van het model om tussen rommelige signalen te interpoleren.

2. Entiteitsrepresentaties worden zwak

Onzuivere gegevens leiden tot:

• dubbelzinnige inbeddingen

• inconsistente entiteitsvectoren

• verwarrende relaties

• samengevoegde of verkeerd geïdentificeerde merken

Dit heeft direct invloed op hoe AI-zoekmachines naar u verwijzen.

3. Concepten verliezen hun grenzen

Modellen die zijn getraind op rommelige definities produceren:

• vage betekenis

• vage antwoorden

• verkeerd afgestemde context

• inconsistente redenering

Conceptverschuiving is een van de grootste gevaren.

4. Slechte informatie wordt versterkt

Als er vaak onzuivere gegevens voorkomen, leren modellen:

• dat het correct moet zijn

• dat het consensus vertegenwoordigt

• dat het prioriteit moet krijgen

LLM's volgen de statistische meerderheid — niet de waarheid.

5. De kwaliteit van het terugvinden van informatie neemt af

Rommelige gegevens → rommelige embeddings → slechte zoekresultaten → slechte antwoorden.

4. Waarom datakwaliteit belangrijk is voor merken (niet alleen voor AI-laboratoria)

De zuiverheid van gegevens bepaalt hoe LLM's:

• interpreteer uw merk

• classificeer uw producten

• samenvatting van uw bedrijf

• citeer uw inhoud

• genereer antwoorden waarbij u betrokken bent

AI-engines de bronnen selecteren die eruit zien:

• ✔ consistent

• ✔ betrouwbaar

• ✔ ondubbelzinnig

• ✔ gestructureerd

• ✔ duidelijk

Slechte branding → slechte zichtbaarheid van LLM.

Schone branding → sterk LLM-begrip.

5. De vijf soorten datakwaliteit die het belangrijkst zijn

Vervuilde gegevens kunnen vele vormen aannemen. Deze vijf zijn het schadelijkst.

1. Inconsistentie in terminologie

Voorbeeld:

• Ranktracker → Rank Tracker → Ranktracker.com → Rank-Tracker

LLM's interpreteren deze als verschillende entiteiten.

Dit verstoort uw embeddings.

2. Tegenstrijdige definities

Als u iets op verschillende pagina's anders definieert, raken LLM's de draad kwijt:

• feitelijke zekerheid

• betekenisgrenzen

• precisie bij het ophalen

Dit heeft invloed op:

• AIO

• GEO

• LLMO

• AI-citaten

3. Dubbele inhoud

Duplicaten zorgen voor ruis.

Ruis zorgt voor:

• conflicterende vectoren

• dubbelzinnige relaties

• lager vertrouwen

Modellen geven minder gewicht aan pagina's die zichzelf herhalen.

4. Ontbrekende of dubbelzinnige schema's

Zonder schema:

• entiteiten zijn niet duidelijk gedefinieerd

• relaties zijn niet expliciet

• auteurschap is onduidelijk

• productdefinities zijn vaag

Schema is gegevenszuiverheid voor machines.

5. Slechte opmaak

Dit omvat:

• enorme alinea's

• gemengde onderwerpen

• onduidelijke kopteksten

• verbroken hiërarchie

• HTML-fouten

• rommelige metadata

Deze verstoren chunking en beschadigen embeddings.

6. Hoe gegevenszuiverheid de trainingsresultaten verbetert

Schone gegevens verbeteren modellen op voorspelbare manieren:

1. Sterkere embeddings

Schone gegevens = schone vectoren.

Dit verbetert:

• semantische nauwkeurigheid

• relevantie van zoekresultaten

• kwaliteit van redeneringen

2. Betere entiteitsstabiliteit

Entiteiten worden:

• duidelijk

• consistent

• duurzaam

LLM's zijn voor citaten sterk afhankelijk van de duidelijkheid van entiteiten.

3. Minder hallucinaties

Schone gegevens elimineren:

• tegenstrijdigheden

• gemengde signalen

• onstabiele definities

Minder verwarring → minder hallucinaties.

4. Betere afstemming op menselijke verwachtingen

Duidelijke gegevens helpen LLM's:

• instructies opvolgen

• geef voorspelbare antwoorden

• domeinexpertise weerspiegelen

5. Nauwkeurigere generatieve zoekresultaten

AI-overzichten en ChatGPT Search geven de voorkeur aan schone, consistente bronnen.

Schone gegevens = hogere generatieve inclusie.

7. Hoe u de gegevenszuiverheid voor AI-systemen kunt verbeteren

Hier is het volledige raamwerk voor het onderhouden van schone, LLM-vriendelijke gegevens op uw site.

Stap 1 — Standaardiseer alle definities

Elk primair concept moet het volgende hebben:

• één definitie

• één beschrijving

• één locatie

• één set attributen

Definities = inbeddingsankers.

Stap 2 — Maak een entiteitenglossarium voor intern gebruik

Elke entiteit heeft het volgende nodig:

• canonieke naam

• aliassen

• primaire beschrijving

• schematype

• relaties

• voorbeelden

Dit voorkomt afwijkingen.

Stap 3 — Versterk entiteiten met JSON-LD

Gestructureerde gegevens verduidelijken:

• identiteit

• relaties

• attributen

Dit stabiliseert vectoren.

Stap 4 — Interne links opschonen

Links moeten het volgende vormen:

• schone clusters

• voorspelbare hiërarchieën

• sterke semantische relaties

Interne links beïnvloeden hoe vectoren worden gegroepeerd.

Stap 5 — Verminder redundantie in de inhoud

Verwijder:

• gedupliceerde alinea's

• herhaalde concepten

• standaardtekst

Minder ruis = schonere embeddings.

Stap 6 — Handhaaf opmaakstandaarden

Gebruik:

• korte alinea's

• consistente H2/H3-hiërarchie

• minimale opsmuk

• duidelijke grenzen

• leesbare codeblokken voor voorbeelden

LLM's zijn afhankelijk van structuur.

Stap 7 — Verwijder tegenstrijdige gegevens tussen kanalen

Controleer:

• LinkedIn

• Wikipedia

• Crunchbase

• gidsen

• recensies

LLM's verwijzen hiernaar.

8. Waarom AI-zoekmachines schone gegevens belonen

Google AI Overviews, ChatGPT Search, Perplexity en Gemini geven allemaal prioriteit aan content die:

• structureel schoon

• semantisch consistent

• entiteitsstabiel

• metadata-rijk

• tegenstrijdigheidvrij

Omdat schone gegevens:

• gemakkelijker te vinden

• gemakkelijker in te bedden

• gemakkelijker samen te vatten

• veiliger in gebruik

• minder kans op hallucinaties

Onzuivere gegevens worden eruit gefilterd.

Schone gegevens worden hergebruikt — en geciteerd.

Laatste gedachte:

Datakwaliteit is geen technische taak — het is de basis van AI-zichtbaarheid

Vervuilde gegevens brengen modellen in de war. Schone gegevens trainen ze.

Vervuilde gegevens verstoren embeddings. Schone gegevens stabiliseren ze.

Vervuilde gegevens verminderen citaten. Schone gegevens verhogen ze.

Vervuilde data saboteert uw merk. Schone data versterkt uw positie binnen het model.

In een door AI aangestuurde zoekwereld komt zichtbaarheid niet voort uit trucs met trefwoorden. Het komt voort uit:

• consistent

• gestructureerd

• feitelijk

• ondubbelzinnig

• machine-leesbaar

Datakwaliteit is geen onderhoudstaak, maar een concurrentievoordeel.

De merken met de schoonste gegevens zullen de komende tien jaar de AI-ontdekkingslaag domineren.