В чем заключаются различия между генеративным ИИ и большими языковыми моделями? Как связаны эти две популярные технологии? В этой статье мы исследуем их взаимосвязь.
Чтобы объяснить эту концепцию, я попросил ChatGPT привести аналогии, сравнивающие генеративный ИИ с большими языковыми моделями (LLM), и, выступая в роли генеративного ИИ, ChatGPT попытался приписать всю индивидуальность себе. Например, он предложил: «Генеративный ИИ — это болтун на коктейльной вечеринке, который поддерживает беседу дикими анекдотами, в то время как LLM — это дотошные библиотекари, каталогизирующие каждое слово, когда-либо сказанное на каждой вечеринке». Я имею в виду, кто звучит веселее? Что ж, шутка в том, что без LLM тебя бы не существовало, ChatGPT.
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 фокусируется на понимании текстовых входных данных (с использованием обработки естественного языка) и создании текста, похожего на человеческий, на основе заданных входных данных. LLM являются подмножеством генеративного ИИ и фокусируются в основном на задачах, связанных с языком.
Большие языковые модели — это форма ИИ, которая фокусируется на понимании текстовых входных данных (с использованием обработки естественного языка) и создании текста, похожего на человеческий, на основе заданных входных данных. LLM являются подмножеством генеративного ИИ и фокусируются в основном на задачах, связанных с языком.
Инструменты ИИ для генерации текста, такие как ChatGPT, и LLM неразрывно связаны. С появлением мультимодальных LLM — или LLM, которые могут принимать нетекстовые входные данные, такие как видео или изображения, и выводить текст или изображения, — различия могут стереться. Давайте исследуем, как генеративный ИИ и LLM совпадают, начиная с трех интересных фактов о генеративном ИИ против больших языковых моделей.
Здесь вы можете изучить еще один распространенный вопрос: Генеративный ИИ против машинного обучения.
3 факта о генеративном ИИ против LLM.
Три основных момента выделяются, когда вы сравниваете генеративный ИИ и LLM.
1. Не все инструменты генеративного ИИ построены на LLM, но все LLM являются формой генеративного ИИ
Генеративный ИИ — это широкая категория типа ИИ, относящаяся к любому искусственному интеллекту, который может создавать оригинальный контент. Инструменты генеративного ИИ построены на базовых моделях ИИ, таких как большая языковая модель (LLM). LLM — это разновидность генеративного ИИ, генерирующая текст.
Однако генеративный ИИ может также включать другие типы ИИ — например, модели, которые работают с видео, текстовыми или аудио входными и выходными данными. Хотя многие из них построены на LLM, некоторые инструменты генеративного ИИ обучаются на таких вещах, как серии видео, для создания реалистично выглядящего видеоконтента. LLM фокусируются в основном на тексте, но генеративный ИИ как технологическая категория шире.
2. LLM создают только текстовые выходные данные
Раньше LLM могли принимать только текстовые входные данные. Когда OpenAI впервые выпустила ChatGPT в 2022 году, он был построен на текстовой LLM GPT-3. Но теперь, с развитием мультимодальных LLM, эти модели могут принимать аудио, изображения и т. д. в качестве входных данных. Например, OpenAI выпустила функцию использования голосовых чатов для понимания человеческой речи и чтения ответов с помощью голосового текста.
И генеративный ИИ, и LLM произведут революцию в отраслях, но они сделают это по-разному. Генеративный ИИ может изменить то, как мы занимаемся 3D-моделированием, генерируем видеовыход или создаем голосовых помощников и другое аудио. LLM будут больше фокусироваться на создании контента на основе текста, но все равно будут иметь другие значительные применения (и могут играть роль в более широких вариантах генеративного ИИ, таких как голосовые помощники).
3. LLM и инструменты генеративного ИИ только растут
LLM существуют с начала 2010-х годов, но они приобрели популярность, когда были запущены мощные инструменты генеративного ИИ, такие как ChatGPT и Google Bard (теперь известный как Gemini). Everest Group отмечает, что одна из причин, по которой 2023 год стал свидетелем такого экспоненциального роста, — это расширение параметров в больших языковых моделях, при этом GPT-4 имеет более 175 миллиардов параметров.
Они растут не только в размерах — мы также наблюдаем распространение сервисов генеративного ИИ на рынке. Крупные инструменты общего назначения включают чат-боты, такие как ChatGPT (работающий на различных моделях, таких как GPT-4) от OpenAI, Claude от Anthropic, Google Gemini и Llama от Meta.
Инструменты генеративного ИИ специально для создания новых типов контента также вышли на рынок. Некоторые распространенные модели включают Midjourney и генератор изображений DALL-E от OpenAI, который позволяет создавать изображения. Существуют также видеогенераторы, такие как Runway ML и Synesthesia. Суть в том, что нет недостатка в решениях генеративного ИИ на выбор.
Эта таблица описывает ключевые различия:
Подводя итог, в чем разница между LLM и генеративным ИИ? LLM — это тип модели ИИ, которая использует машинное обучение, построенное на миллиардах параметров, для понимания и создания текста, в то время как генеративный ИИ — это категория, которая содержит множество инструментов, созданных для использования информации из LLM и других типов моделей ИИ с использованием машинного обучения для генерации нового контента. Так прав ли ChatGPT насчет болтуна против библиотекаря?
Не хотелось бы признавать, но, возможно, он прав.
Агенты Appian AI
Наступила следующая эра ИИ: автономные агенты. Посмотрите, как Appian помогает вам интегрировать их в ваши критически важные процессы.
Генеративный ИИ против больших языковых моделей: когда использовать каждый из них
Итак, когда следует применять каждую форму ИИ?
LLM можно использовать для широкого спектра текстовых задач, таких как перевод языков, генерация контента и персонализация контента. Они также могут управлять чат-ботами службы поддержки клиентов, которые отвечают на запросы людей, и их часто используют с «вторыми пилотами» (copilots), которые действуют как виртуальные помощники. К ним относятся инструменты генерации кода для создания новых приложений или получения ответов из критически важных бизнес-документов.
Модели генеративного ИИ могут включать эти задачи, но могут быть расширены для других творческих областей, таких как генерация изображений, сочинение музыки или создание видео. Однако важно отметить, что генеративный ИИ по-прежнему использует LLM для своих текстовых задач.
Хотя эти две технологии имеют потребительское использование, они также имеют многочисленные бизнес-приложения, которые помогают предприятиям в решении ряда задач. Развертывание генеративного ИИ в критически важных бизнес-процессах может переложить повторяющиеся задачи с работников на ИИ, освобождая их для более ценной работы и повышая эффективность труда.
Обслуживание клиентов
Представьте, что команда обслуживания клиентов в сфере финансовых услуг перегружена ежедневным потоком запросов. Их системы поддержки быстро захлебываются от переполненных почтовых ящиков и длинных очередей на телефонной линии. Поскольку генеративный ИИ способен понимать человеческий язык, он может взять на себя часть этих задач и ускорить процесс. Например, промпт для генеративного ИИ может извлечь важную информацию из электронного письма и перенести ее в базу данных без необходимости ручного ввода данных перегруженным сотрудником. Затем представитель службы поддержки может автоматически создать ответ на письмо с помощью инструментов генерации контента на базе ИИ, который он сможет проверить перед отправкой клиенту.
Важно отметить: генеративный ИИ — не единственный инструмент ИИ, который можно использовать для обслуживания клиентов. Дискриминативные модели также приносят пользу. Эти инструменты можно использовать для определения различий между классами информации, например, относится ли входящий запрос к выставлению счетов, технической поддержке или предотвращению мошенничества. ИИ — это широкая область, поэтому крайне важно понимать, где может быть использован конкретный тип ИИ, например, дискриминативная модель для классификации контента, а где лучше использовать генеративный ИИ для создания контента с нуля.
Управление кейсами
Клиент задает сотруднику вопрос по своему делу. Вместо того чтобы просматривать каждое электронное письмо, документ и стенограмму чата в поисках ответа, сотрудник просит большую языковую модель предоставить сводку данных, относящихся к вопросу. LLM предоставляет краткое содержание ключевых участников, основных моментов дела и предлагает дальнейшие шаги. В этом сценарии у клиента также возникли технические проблемы с загрузкой документов по делу, поэтому сотрудник использует инструмент для создания видео на базе генеративного ИИ, чтобы отправить ему видеоинструкцию по процессу.
Создание маркетинговых персон
Маркетолог хочет создать синтетическую аудиторную персону с помощью генеративного ИИ. Он задает LLM вопросы вроде «Откуда моя персона получает новости?» или «Как моя персона предпочитает общаться?» и использует полученные ответы для создания истории о своей персоне. После этого он берет полученную информацию и дает запрос инструменту генеративного ИИ для создания изображений, представляющих эту персону.
Анализ и визуализация данных
Аналитик берет файл с данными и загружает его в LLM. Он просит инструмент проанализировать данные и выявить тренды. Аналитик проверяет эти тренды и, используя свои знания контекста данных, отбирает и редактирует только те из них, которые имеют смысл. Затем он использует инструмент генеративного ИИ для создания диаграмм, отображающих данные о трендах в фирменных цветах своей организации.
Как видите, генеративный ИИ — это большая, широкая категория, включающая множество моделей. LLM — одна из них, которая привлекла много внимания (и LLM, безусловно, универсальны), но это лишь один из типов генеративного ИИ. Поэтому на самом деле речь идет не о противопоставлении генеративного ИИ и больших языковых моделей, а об их сочетании и использовании наиболее подходящего инструмента для конкретной задачи.
