В чем разница между генеративным ИИ и большими языковыми моделями? Как связаны эти две популярные технологии? В этой статье мы рассмотрим их связь.
Чтобы помочь объяснить эту концепцию, я попросил ChatGPT привести несколько аналогий, сравнивающих генеративный ИИ с большими языковыми моделями (LLM). В роли генеративного ИИ ChatGPT попытался перетянуть всю индивидуальность на себя. Например, он предложил: «Генеративный ИИ — это болтун на вечеринке, который поддерживает разговор дикими историями, в то время как LLM — это скрупулезный библиотекарь, каталогизирующий каждое слово, сказанное на каждой вечеринке». То есть, кто звучит веселее? Что ж, шутка не удалась, ChatGPT, потому что без LLM ты бы не существовал.
Если отбросить шутки, важно понимать разницу между ними:
- Генеративный ИИ — это форма искусственного интеллекта, которая создает новый текст, изображения, видео, аудио или другой контент на основе огромных объемов данных, на которых была обучена генеративная модель.
Генеративный ИИ — это форма искусственного интеллекта, которая создает новый текст, изображения, видео, аудио или другой контент на основе огромных объемов данных, на которых была обучена генеративная модель.
- Большие языковые модели — это форма ИИ, которая специализируется на понимании текстовых входных данных (с использованием обработки естественного языка) и создании похожего на человеческий текста на основе заданного ввода. LLM являются подмножеством генеративного ИИ и фокусируются в основном на задачах, связанных с языком.
Большие языковые модели — это форма ИИ, которая специализируется на понимании текстовых входных данных (с использованием обработки естественного языка) и создании похожего на человеческий текста на основе заданного ввода. LLM являются подмножеством генеративного ИИ и фокусируются в основном на задачах, связанных с языком.
Инструменты текстового генеративного ИИ, такие как ChatGPT и LLM, неразрывно связаны. С появлением мультимодальных LLM — то есть LLM, которые могут принимать нетекстовые данные, такие как видео или изображения, и выводить текст или изображения — различия могут стереться. Давайте рассмотрим, как пересекаются генеративный ИИ и LLM, начав с трех интересных фактов о генеративном ИИ и больших языковых моделях.
Здесь вы можете изучить еще один распространенный вопрос: Генеративный ИИ против машинного обучения.
3 факта о генеративном ИИ и LLM.
При сравнении генеративного ИИ и LLM выделяются три главных момента.
1. Не все инструменты генеративного ИИ созданы на базе LLM, но все LLM являются формой генеративного ИИ
Генеративный ИИ — это широкая категория искусственного интеллекта, относящаяся к любому ИИ, способному создавать оригинальный контент. Инструменты генеративного ИИ создаются на основе базовых моделей ИИ, таких как большая языковая модель (LLM). LLM — это текстовый вид генеративного ИИ.
Тем не менее, генеративный ИИ может включать и другие типы ИИ, такие как модели, работающие с видео-, текстовыми или аудиовходами и выходами. Хотя многие из них созданы на базе LLM, некоторые инструменты генеративного ИИ обучаются на таких материалах, как серии видеороликов, для создания реалистичного видеоконтента. LLM сосредоточены в основном на тексте, но генеративный ИИ как технологическая категория шире.
2. LLM создают только текстовый вывод
Раньше LLM могли принимать только текстовые входы. Когда OpenAI впервые выпустила ChatGPT в 2022 году, он был создан на базе текстовой LLM GPT-3. Но теперь, с развитием мультимодальных LLM, эти модели могут принимать в качестве входных данных аудио, изображения и т.д. Например, OpenAI добавила возможность использовать голосовые чаты для понимания человеческой речи и чтения ответов с помощью голосового текста.
И генеративный ИИ, и LLM произведут революцию в отраслях, но сделают это по-разному. Генеративный ИИ может изменить то, как мы занимаемся 3D-моделированием, создаем видео или разрабатываем голосовых помощников и другие аудиопродукты. LLM будут больше сосредоточены на создании текстового контента, но у них есть и другие важные варианты использования (и они могут играть роль в более широких возможностях генеративного ИИ, таких как голосовые помощники).
3. LLM и инструменты генеративного ИИ только развиваются
LLM существуют с начала 2010-х годов, но они завоевали популярность с запуском мощных инструментов генеративного ИИ, таких как ChatGPT и Google Bard (ныне известный как Gemini). В отчете Everest Group отмечается, что одной из причин такого экспоненциального роста в 2023 году стало увеличение параметров в больших языковых моделях: GPT-4 имеет более 175 миллиардов параметров.
Они растут не только в размерах — мы также наблюдаем распространение сервисов генеративного ИИ на рынке. Крупные универсальные инструменты включают чат-ботов, таких как ChatGPT (работающий на различных моделях, таких как GPT-4) от OpenAI, Claude от Anthropic, Google Gemini и Llama от Meta.
На рынок также вышли инструменты генеративного ИИ, созданные специально для создания новых типов контента. Некоторые популярные модели включают Midjourney и генератор изображений DALL-E от OpenAI, который позволяет создавать картинки. Существуют также генераторы видео, такие как Runway ML и Synesthesia. Дело в том, что выбор решений генеративного ИИ огромен.
В этой таблице описаны ключевые различия:
Подводя итог, в чем же разница между LLM и генеративным ИИ? LLM — это тип модели ИИ, использующий машинное обучение на базе миллиардов параметров для понимания и создания текста, в то время как генеративный ИИ — это категория, содержащая множество инструментов, созданных для использования информации из LLM и других типов моделей ИИ с помощью машинного обучения для генерации нового контента. Так был ли прав ChatGPT насчет болтуна и библиотекаря?
Мне неприятно это признавать, но, возможно, да.
Агенты Appian AI
Наступила новая эра ИИ: автономные агенты. Узнайте, как Appian помогает интегрировать их в ваши критически важные процессы.
Генеративный ИИ против больших языковых моделей: когда что использовать
Итак, когда следует применять каждую форму ИИ?
LLM могут использоваться для широкого спектра текстовых задач, таких как перевод языков, создание контента и его персонализация. Они также могут обслуживать чат-боты клиентской службы, отвечающие на запросы людей, и часто используются вместе с пилотами (copilots), выступающими в роли виртуальных помощников. К ним относятся инструменты генерации кода для создания новых приложений или генерации ответов на основе важных бизнес-документов.
Модели генеративного ИИ могут включать эти задачи, но также расширяться для других творческих областей, таких как генерация изображений, сочинение музыки или создание видео. Тем не менее, крайне важно отметить, что генеративный ИИ по-прежнему использует LLM для выполнения текстовых задач.
Хотя эти две технологии имеют потребительское назначение, у них также есть множество бизнес-приложений, помогающих предприятиям решать самые разные задачи. Внедрение генеративного ИИ в критически важные бизнес-процессы может снять с работников рутинные задачи, переложив их на ИИ, что освободит персонал для более ценной работы и повысит ее эффективность.
Обслуживание клиентов
Представьте себе, что служба поддержки клиентов финансовой организации перегружена потоком ежедневных запросов. Их системы поддержки быстро забиваются переполненными входящими письмами и длинными очередями на телефонных линиях. Поскольку генеративный ИИ способен понимать человеческий язык, он может взять на себя часть этих задач и ускорить процесс. Например, текстовый запрос к генеративной ИИ-системе может извлечь критически важную информацию из электронного письма и перенести ее в базу данных без необходимости ручного ввода перегруженным сотрудником. Затем специалист службы поддержки может получить автоматически созданный ответ на основе инструментов генерации контента с поддержкой ИИ, который он сможет проверить перед отправкой клиенту.
Важное примечание: генеративный ИИ — не единственный инструмент искусственного интеллекта, который можно использовать для обслуживания клиентов. Дискриминативные модели также помогают. Эти инструменты можно использовать для определения различий между категориями информации, например, относится ли входящий запрос к выставлению счетов, технической поддержке или предотвращению мошенничества. ИИ — это широкая область, поэтому крайне важно понимать, где конкретный тип ИИ, такой как дискриминативная модель, может использоваться для чего-то вроде классификации контента, а где лучше применить генеративный ИИ для создания контента с нуля.
Управление делами
Клиент задает сотруднику вопрос по своему делу. Вместо того чтобы просматривать каждое письмо, документ и стенограмму чата в поисках ответа, сотрудник просит большую языковую модель предоставить сводку данных, связанных с вопросом. Большая языковая модель (LLM) выдает краткое содержание с ключевыми участниками, основными моментами дела и предлагаемыми дальнейшими шагами. В этом сценарии у клиента также возникли технические трудности с загрузкой документов в свое дело, поэтому сотрудник использует инструмент создания видео на базе генеративного ИИ, чтобы отправить ему пошаговую видеоинструкцию по этому процессу.
Создание маркетинговых персон
Маркетолог хочет создать синтетический образ целевой аудитории с помощью генеративного ИИ. Он задает LLM такие вопросы, как «Откуда моя персона получает новости?» или «Как моя персона предпочитает общаться?», и использует полученные ответы для составления описания своего персонажа. После этого он берет эту информацию и отправляет запрос инструменту генеративного ИИ для создания изображений, представляющих эту персону.
Анализ и визуализация данных
Аналитик берет файл данных и загружает его в LLM. Он просит инструмент проанализировать данные и выделить тенденции. Аналитик проверяет эти тенденции и, используя свои знания о контексте данных, отбирает и редактирует только те из них, которые имеют смысл. Затем он использует инструмент генеративного ИИ для создания диаграмм, отображающих данные о тенденциях в фирменных цветах своей организации.
Как видите, генеративный ИИ — это широкая категория, включающая в себя множество моделей. LLM — это одна из них, которая привлекла к себе много внимания (и LLM действительно универсальны), но они представляют собой лишь один из типов генеративного ИИ. Так что на самом деле речь идет не о противопоставлении генеративного ИИ и больших языковых моделей, а об их объединении и использовании лучшего инструмента для конкретной задачи.
