Prompten in het Nederlands vs. Engels: wanneer kies je welke taal?

Bij het ontwikkelen van AI-toepassingen voor de Nederlandstalige markt stuiten ontwikkelaars en prompt engineers vrijwel direct op dezelfde vraag: moeten we de instructies in het Engels of in het Nederlands aan het model voeren? Hoewel moderne Large Language Models (LLM's) zoals GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet en Llama 3 meertalig zijn getraind, is de verdeling van de trainingsdata verre van gelijk. Engels beslaat in de meeste cases meer dan tachtig procent van de totale dataset.

Deze asymmetrie in trainingsdata heeft directe gevolgen voor de verwerkingscapaciteit, de redeneerkracht en de efficiëntie van je prompts. In dit artikel analyseren we de technische onderbouwing van meertalig prompten, bekijken we de kracht van gemengde prompts, behandelen we de nuances van Nederlandse toonsturing en bieden we een systematische testaanpak om de beste opzet voor jouw casus te bepalen.

De onderliggende dynamiek: tokenisatie en datadichtheid

Om te begrijpen waarom een model anders reageert op een Engelstalige prompt dan op een Nederlandstalige, moeten we kijken naar hoe LLM’s tekst verwerken. Modellen lezen geen woorden, maar tokens (tekstfragmenten). De tokenizers van topmodellen zijn geoptimaliseerd op de meest voorkomende patronen in hun trainingsdata. Omdat de dataset voornamelijk uit Engels bestaat, zijn Engelstalige woorden vaak één token. Nederlandse woorden worden door de minder dichte vertegenwoordiging vaker opgeknipt in meerdere sub-tokens.

Neem het woord geautomatiseerd. In het Engels is de direct equivalent automated. Waar het Engelse woord als één token verwerkt kan worden, breekt de tokenizer het Nederlandse woord vaak op in drie of vier losse fragmenten (bijv. ge, auto, mati, seerd). Dit leidt tot twee concrete effecten:

• Hogere latency en kosten: Meer tokens betekenen hogere kosten per verwerkte call en een langzamere verwerkingstijd bij zowel de input als de generatie.
• Verlies van contextuele dichtheid: Doordat de contextwindow gevuld wordt met meer losse tokens voor dezelfde inhoud, heeft het model minder 'effectieve ruimte' voor complexe instructies of lange documenten.

Bovendien liggen de abstracte redeneerpatronen, logische ketens en programmeerinstructies in het neuronale netwerk sterker verankerd in de Engelstalige wegingen. Dit betekent dat voor ingewikkelde logische taken of gestructureerde data-extractie, de instructie in het Engels vaak tot een stabielere uitkomst leidt.

Wanneer kies je voor Engels en wanneer voor Nederlands?

Het bepalen van de juiste taal hangt af van het doel van de taak. We verdelen taken op in twee hoofdcategorieën: logische/technische taken en cultuur-/taalgebonden taken.

Voor geavanceerde toepassingen raden we aan om te experimenteren met algemene prompt-technieken zoals role-prompting en chain-of-thought, waarbij het taaleffect nog sterker naar voren komt.

Gemengde prompts: Engelse instructie, Nederlandse output

Een van de meest effectieve patronen in professionele prompt engineering voor het Nederlandse taalgebied is de hybrid prompt of gemengde prompt. Hierbij schrijf je de systeemrol, de instructies, de randvoorwaarden en het verwachte formaat in het Engels, maar specificeer je expliciet dat de uiteindelijke inhoud in het Nederlands gegenereerd moet worden.

LLM's zijn uitstekend in staat om instructies in de ene taal te verwerken en het resultaat in de andere taal op te leveren. Dit benut het beste van twee werelden: de scherpe instructievolging van het Engelse conceptuele netwerk én de gewenste Nederlandstalige output voor de eindgebruiker.

Voorbeeld van een hybride prompt opzet:

[SYSTEM INSTRUCTION]
You are an expert customer service reviewer for a Dutch e-commerce platform.
Analyze the provided customer complaint and generate a professional response.

[CONSTRAINTS]
- The output response MUST be written in fluent, natural Dutch.
- Tone: Empathetic, professional, and solution-oriented.
- Address the customer with 'u' (formal).
- Structure: 1. Acknowledgment, 2. Explanation, 3. Proposed solution.

[INPUT DATA]
Customer message: "Mijn pakketje is nog steeds niet aangekomen, terwijl er stond dat het er gisteren zou zijn!"

[OUTPUT FORMAT]
Return a JSON object with two keys:
1. "sentiment": (string) positive/neutral/negative
2. "reply": (string) The Dutch response text

Door de structuur en logica in het Engels te houden, blijft het model strak binnen de grenzen van de JSON-specificatie. Bij volledig Nederlandstalige instructies willen modellen bij dit soort taken nog wel eens afwijken van de JSON-structuur door extra toelichtende tekst toe te voegen.

Toon en formaliteit sturen in het Nederlands (Je vs. U)

Het Nederlands kent een cruciaal maatschappelijk verschil dat het Engels niet heeft: het onderscheid tussen 'je/jij' (informeel) en 'u' (formeel). LLM's die van nature naar de meest waarschijnlijke patronen neigen, neigen bij generieke Nederlandstalige teksten vaak naar een hybride vorm waarin 'je' en 'u' door elkaar worden gebruikt. Dit staat onprofessioneel.

Om de gewenste aanspreekvorm te garanderen, volstaat het vaak niet om enkel te zeggen: "Schrijf in de u-vorm". Je moet de context verankeren met voorbeelden. Dit is waar few-shot prompting een onmisbare rol speelt.

Richtlijnen voor formaliteitssturing:

• Expliciete regels: Definieer niet alleen de voornaamwoorden, meeneem-woorden zoals 'uw' en 'jouw' moeten ook expliciet genoemd worden.
• Voorbeelden meegeven: Geef in je prompt minimaal één voorbeeld van een correct geformuleerde zin in de doeltoon.
• Systeemprompt verankering: Borg de toon in de systeemprompts van je applicatie, zodat deze niet overschreven wordt door de variabelen van de gebruiker.

Valkuilen bij vertaalde promptsjablonen

Veel teams beginnen met een bibliotheek van Engelstalige prompts die succesvol gebleken zijn op internet en vertalen deze één-op-één naar het Nederlands via Google Translate of Deepl. Dit leidt regelmatig tot slechte prestaties. De oorzaken hiervan zijn:

1. Verlies van jargon-precisie: Engelse begrippen uit de IT of marketing zoals "bullet points", "actionable insights" of "concise summary" laten zich soms stroef vertalen naar het Nederlands. Vertaal je "concise" als "beknopt", dan kan het model in het Nederlands te rigide schrappen vergeleken met het Engelse origineel.
2. Lange, complexe zinsconstructies: De Nederlandse grammatica kent andere bijzinconstructies en werkwoordsvolgordes dan het Engels. Als een ingewikkelde Engelse prompt direct wordt vertaald, ontstaan er lange, complexe Nederlandse zinnen waarin de kerninstructie voor het model vervaagt.
3. Ongewenste culturele aannames: Vertaalde prompts nemen vaak Amerikaanse communicatiestijlen over. Dit leidt tot Nederlands dat te overdreven enthousiast leest ("Geweldig nieuws!", "We zijn ontzettend enthousiast om..."), wat op de Nederlandse lezer niet authentiek overkomt.

Een systematische testaanpak: meet het verschil zelf

Aangezien elk model en elke taak uniek is, moet je beslissingen over taalvoorkeur niet nemen op basis van onderbuikgevoel. Het opzetten van een eenvoudige A/B-test is de beste manier om de meest optimale opzet te bepalen.

Stappenplan voor het opzetten van een vergelijkingstest:

1. Stel een dataset op: Verzamel minimaal 20 tot 30 representatieve invoervragen of scenario's uit jouw praktijk.
2. Ontwerp drie promptvarianten:
   • Variant A: Volledig Nederlands (Instructie + Output).
   • Variant B: Volledig Engels (Instructie + Output, daarna vertaald naar NL).
   • Variant C: Hybride (Engelse instructie + Nederlandse output).
3. Evalueer op vaste criteria:
   • Instruction Following: Is de JSON of structuur 100% correct?
   • Taalkwaliteit: Leest de Nederlandse tekst natuurlijk en correct?
   • Toonvastheid: Is de u/je-vorm consistent gehanteerd?
   • Token-efficiëntie: Hoeveel tokens zijn er gebruikt en wat is de latency?

Wanneer je werkt met externe data-bronnen of enterprise zoeksystemen, is het verstandig om te controleren hoe de taalkeuze uitpakt in combinatie met je retrieval-pijplijn. Lees hier meer over op de pagina over RAG voor beginners op ons educatieve subdomein.

Conclusie

Het kiezen van de juiste taal in je prompts is een strategische beslissing die direct invloed heeft op de kwaliteit, kosten en snelheid van je AI-applicatie. Gebruik Engels voor de aansturing, de logica en de structuur van het model, en stuur gericht op het Nederlands voor de uiteindelijke representatie naar de gebruiker. Door deze scheiding te hanteren en jouw specifieke casus te testen, bouw je stabielere en effectievere LLM-toepassingen.