Оригинал: Generative AI vs LLM: What’s the Difference?
Автор: Пулкит Джэйн (Pulkit Jain)
Генеративный искусственный интеллект (ИИ) и большие языковые модели (LLM) — это важные составляющие индустрии искусственного интеллекта, но они предназначены для разных целей. Генеративный ИИ — это широкий класс технологий, нацеленных на создание нового контента: текста, изображений, музыки и прочего. LLM представляют собой тип генеративного ИИ, специализирующийся на обработке и генерации текста.
В этой статье мы рассмотрим различия между LLM и генеративным ИИ, а также вклад каждого в развитие ИИ.
Что такое LLM
Большая языковая модель (Large Language Model, LLM) — это продвинутый ИИ, созданный для понимания и генерации человеческого языка. Она обучается на огромных объемах текста — книг, статей, сайтов — чтобы понять, как устроен язык, распознавая грамматику, паттерны и даже культурные нюансы. Слово «большая» указывает на масштаб данных и сложную архитектуру, благодаря чему модель может генерировать естественные, разговорные и контекстуально уместные ответы.
Как работает LLM?
При генерации ответов LLM предсказывает следующее слово или фразу на основе всего того, что усвоили в процессе обучения. Это позволяет создавать логичные и плавные ответы, хотя их качество зависит от качества обучающих данных.
В основе LLM лежит архитектура трансформеров. Эти трансформеры используют технику под названием self-attention (самовнимание), чтобы понять, как слова соотносятся друг с другом, независимо от их порядка в предложении. Поскольку трансформеры по умолчанию не учитывают порядок слов, они применяют позиционное кодирование, чтобы отслеживать последовательность и понимать структуру и смысл текста.
Примеры популярных LLM
Некоторые популярные большие языковые модели, которые можно использовать уже сегодня:
Серия GPT (Generative Pre-trained Transformer)
Вы наверняка слышали о моделях GPT — это одни из самых известных LLM. Модели вроде GPT-3 и GPT-4 используются в чат-ботах, генерации контента и других задачах. Например, GPT-3 содержит 175 миллиардов параметров, а GPT-4o его усовершенствует в части логических рассуждений и умения работать и с текстом, и с изображениями.
Gemini
Gemini — это новейшая модель от Google, сочетающая мощные возможности рассуждения с мультимодальной обработкой. Это означает, что она может понимать как текст, так и изображения, что делает её универсальным инструментом для самых разных задач. Модель разработана для решения сложных проблем и предлагает более продвинутые решения по сравнению с предыдущими поколениями.
Claude
Claude ориентирован на этичное использование ИИ. Разработанная компанией Anthropic, эта модель стремится генерировать ответы, которые безопасны и соответствуют этическим нормам. Она отлично подходит для таких задач, как создание разговорных агентов и генерация текстов общего назначения, где приоритетом является снижение рисков при сохранении полезности контента.
LLaMa (Large Language Model Meta AI)
LLaMa — это семейство моделей, созданных компанией Meta, в основном для исследований в области обработки естественного языка. Эти модели разработаны с упором на эффективность при сохранении высокой производительности. Последняя версия, LLaMa 3, соперничает с более крупными моделями, такими как GPT-3, что делает ее ценным инструментом для исследователей и разработчиков.
Mistral
Mistral — это новая большая языковая модель, разработанная европейским стартапом. Меньшая по размеру, она демонстрирует высокую производительность генерации текста. Mistral разработана с упором на эффективность, что делает ее отличным выбором для тех, кому нужны быстрые и надежные результаты без задействования мощных вычислительных ресурсов, требуемых более крупными моделями.
Применение LLM в реальном мире
Приведем некоторые полезные примеры применения LLM:
Поддержка клиентов и виртуальные помощники
LLM оказывают значительное влияние на сферу клиентского обслуживания, особенно в работе чат-ботов и виртуальных ассистентов. Они помогают с рекомендациями по продуктам, поддержкой клиентов и даже решением проблем.
Эти модели способны обеспечить быстрый и полезный отклик, оценивая тип клиента, что позволяет сократить необходимость во вмешательстве человека. Виртуальные помощники, такие как Siri, Alexa и Google Assistant, используют LLM для понимания и обработки голосовых команд, чтобы управлять напоминаниями и умными устройствами.
Помощь в написании текстов и создании контента
LLM также используются для помощи в создании контента. Они помогают авторам, генерируя статьи, записи в блогах или даже предлагая идеи. Эти модели полезны для таких задач, как написание черновиков, улучшение грамматики или предложения по повышению выразительности текста.
Например, маркетологи используют LLM для быстрого создания описаний товаров, постов для соцсетей и рекламных текстов. Даже в творчестве — например, при написании рассказов или стихов — помощь LLM может оказаться ценной.
Перевод текстов
Такие сервисы, как Google Translate и DeepL, используют LLM для перевода, который учитывает не только отдельные слова, но и контекст и смысл предложений. Благодаря этому переводы становятся более естественными и точными, особенно при работе с идиомами или специфическими для определенной культуры выражениями, с которыми старые методы перевода справлялись не очень хорошо.
Здравоохранение
В здравоохранении LLM помогают специалистам, анализируя медицинские карты пациентов и научные статьи. Эти модели способны обобщать истории болезни, отмечать возможные проблемы и даже помогать в создании медицинских отчетов. Они также используются в разработке новых лекарств, обрабатывая большие объёмы биомедицинской литературы и помогая исследователям находить новые методы лечения и лучше понимать сложные медицинские концепции.
Что такое генеративный ИИ
Генеративный ИИ, или Gen AI, — это разновидность искусственного интеллекта, который может создавать новый контент, такой как текст, изображения, видео, аудио или даже код, в зависимости от того, что вы ему поручите. Он работает с использованием продвинутых моделей машинного обучения, которые предназначены для обучения на больших объемах данных, подобно тому, как наш мозг обрабатывает информацию.
Эти модели выявляют закономерности и взаимосвязи в данных, поэтому, когда вы задаете вопрос или делаете запрос, они могут генерировать новый и релевантный контент в ответ.
Чем генеративный ИИ отличается от традиционного
Основное различие между традиционным ИИ и генеративным ИИ заключается в том, как они используют данные. Традиционный ИИ изучает и анализирует данные, и делает прогнозы на основе найденных закономерностей. В свою очередь, генеративный ИИ идет дальше, создавая из данных, на которых он был обучен, что-то новое. То есть, если традиционный ИИ отлично распознает паттерны, то генеративный ИИ использует эти паттерны для создания свежего, оригинального контента.
Типы генеративных моделей
Выяснив, что такое генеративный ИИ, рассмотрим какие бывают типы генеративных моделей:
Авторегрессионные модели
Авторегрессионные модели предсказывают следующий элемент в последовательности, глядя на предыдущие. Они отлично подходят для таких задач, как прогнозирование, автоматический перевод и распознавание речи, потому что обрабатывают данные, которые идут в определенном порядке, такие как предложения или временные ряды.
Гауссовские модели (GGM)
Эти модели предполагают, что данные следуют нормальному (гауссову) распределению. Их часто используют для кластеризации, например, для группировки клиентов по покупательским привычкам или для поиска необычных паттернов в данных, таких как мошенничества или аномалии.
Вероятностные модели
Вероятностные модели исследуют вероятность различных исходов, чтобы понять, как генерируются данные. Их используют, например, для создания новых изображений или в системах рекомендаций для предсказания, чего еще могут захотеть пользователи.
Скрытые модели Маркова (HMM)
Скрытые марковские модели работают с последовательностями данных, где будущее зависит от настоящего. Их используют, например, для распознавания речи или предсказания финансовых трендов путем выявления паттернов в данных, меняющихся во времени.
Потоковые модели (Flow-based)
Модели, основанные на потоке, генерируют новые данные через серию обратимых шагов. Это делает их отличным выбором для таких задач, как генерация изображений или обнаружение необычных паттернов в данных. Они эффективны благодаря способности вычислять вероятность данных.
Отраслевые применения генеративного ИИ
Вот как генеративный ИИ используется в разных отраслях:
Маркетинг и реклама
Маркетологи используют генеративный ИИ для более эффективного создания контента. Например, Nike использует ИИ для рекомендаций обуви на основе сканирования стопы, а Starbucks интегрировал ИИ, чтобы сократить ручные задачи и позволить сотрудникам сфокусироваться на обслуживании клиентов.
Производство
ИИ помогает компаниям улучшать качество продукции. Например, Nike и Autodesk использовали ИИ для разработки более лёгкой и прочной обуви, а Siemens использует ИИ для оптимизации своей цепочки поставок, внося корректировки в реальном времени, чтобы предотвратить задержки.
Разработка ПО
Генеративный ИИ помогает разработчикам писать код быстрее и проще. Инструменты, такие как Microsoft Copilot, помогают в генерации кода и проектировании пользовательских интерфейсов, ускоряя процесс разработки.
Финансы
Генеративный ИИ используется в финансовой отрасли для таких задач, как предоставление потребителям немедленных ответов. Fargo, ИИ-ассистент от Wells Fargo, выполняет задачи, включая проверку кредитных рейтингов и обработку платежей, а Morgan Stanley использует ИИ для быстрого доступа финансовых консультантов к исследовательским данным.
7 ключевых отличий между LLM и генеративным ИИ
| Критерий сравнения | LLM | Генеративный ИИ |
|---|---|---|
| Область применения | Специализированная часть генеративного ИИ, сосредоточен на языковых задачах от перевода до написания контента | Генеративный ИИ — это широкий термин, который охватывает различные технологии создания контента. Речь идет не только о тексте — он может генерировать изображения, музыку, видео и многое другое. |
| Обучающие данные | Большие языковые модели (LLM) обучаются на огромных объемах текстовых данных — таких как книги, веб-сайты и другие письменные материалы. Это помогает им понимать структуру языка, грамматику и контекст. | Генеративный ИИ, хотя и обучается на больших наборах данных, не ограничивается только текстом. Он может использовать изображения, аудио и даже видео для создания контента в различных форматах. |
| Функциональность и результат | С точки зрения функциональности, большая языковая модель (LLM) предназначена для того, чтобы принимать входной текст и генерировать логичный и относящийся к контексту ответ. Для того чтобы выходные данные соответствовали входным, она использует алгоритмы, такие как трансформеры и техники внимания. | Результаты генеративного ИИ более разнообразны. Он предлагает более разнообразный контент, чем большая языковая модель (LLM), и может создавать всё — от изображения до музыкального произведения. |
| Архитектуры и алгоритмы | Большие языковые модели (LLM) обычно используют архитектуры на основе трансформеров, которые идеально подходят для работы с последовательными данными, такими как текст. | Генеративный ИИ может использовать различные модели, такие как GAN для изображений или RNN для музыки, в зависимости от того, какой контент он генерирует. |
| Специализация | Большие языковые модели (LLM) ориентированы на задачи, связанные с языком. Они отлично справляются с пониманием и генерацией текста на человеческом языке. | Генеративный ИИ более широк, охватывая различные области и предлагая инструменты для инноваций в каждой из них, будь то создание искусства, музыки или видео. |
| Адаптивность | Большие языковые модели (LLM) созданы специально для работы с языком. Благодаря более широкому спектру применений, их можно оптимизировать для задач, не ограничивающихся только текстовыми. | Генеративный ИИ более адаптивен и может быть использован в различных творческих областях. |
| Контроль результата | Большие языковые модели (LLM) обычно генерируют текст на основе конкретных инструкций и сохраняют более строгую структуру в своих ответах. | Генеративный ИИ может предложить больше творческой свободы, создавая такие результаты, как визуальное искусство или музыка, где часто есть больше возможностей для экспериментов и вариаций в результатах. |
Как LLM и генеративный ИИ работают вместе
LLM и генеративный ИИ работают вместе и отлично дополняют друг друга. В то время как генеративный ИИ превосходит в создании разнообразного контента, такого как изображения или музыка, LLM обеспечивают понимание и структуру, необходимые для контекстуально точного и увлекательного текста. Это сочетание особенно полезно для таких задач, как персонализация контента и рассказывание историй, где важно сохранять релевантность и связность.
Когда выбрать LLM, а когда генеративный ИИ?
Выбирая между LLM и генеративным ИИ, надо исходить из конкретных потребностей и характера проекта. Вот что следует учесть:
Тип контента
Большие языковые модели (LLM) — лучший вариант, если вы сфокусированы на создании текстов. Они довольно хорошо понимают естественный язык и генерируют точные текстовые ответы. Однако если ваша работа включает создание разнообразного контента, такого как музыка или изображения, то лучшим выбором будет генеративный ИИ.
Доступность данных
LLM лучше всего работают, когда у вас есть большие объемы текстовых данных. Они предназначены для обработки и понимания языка. Для творческого или мультимодального контента (например, изображений и аудио) наилучшим образом проявляет себя генеративный ИИ, требуя более разнообразных и различных наборов данных.
Сложность задачи
Для более простых текстовых задач, таких как написание, перевод или суммирование контента, лучшим выбором будут большие LLM. Однако для сложных задач, которые требуют творческой свободы и разнообразных выходных данных, таких как создание произведений искусства или сочинение музыки, генеративный ИИ предоставляет больше гибкости.
Размер модели и ресурсы
Более крупные модели генеративного ИИ требуют больше ресурсов, таких как вычислительная мощность и хранилище. Если вы работаете с текстовыми задачами и хотите добиться эффективности, предпочтительны LLM, поскольку они обычно меньше по размеру и менее ресурсоемкие.
Качество обучающих данных
Если у вас есть большой, чистый и структурированный текстовый набор данных, то в генерации текстов лучше будут работать LLM. Генеративный ИИ требует разнообразных, высококачественных обучающих данных, особенно если вы работаете не с текстовым контентом, таким как изображения или аудио.
Область применения
Для творческих задач, таких как искусство, музыка или мультимедийный контент, генеративный ИИ подходит идеально. Но если ваш фокус на задачах обработки естественного языка, таких как создание чат-ботов или автоматизация обслуживания клиентов, лучше выбрать LLM.
Экспертиза в разработке
Создание и доработка моделей генеративного ИИ может быть сложным и требует экспертизы в области машинного обучения. LLM, особенно предобученные, гораздо более доступны и проще в использовании для задач, связанных с текстом.
Когда генеративный ИИ — лучший выбор
Генеративный ИИ идеален для проектов, выходящих за пределы текста, таких как создание изображений, музыки или видео. Он превосходит в генерации разнообразного и творческого контента, что делает его отличным выбором для таких задач, как создание маркетинговых материалов, дизайна продуктов и персонализированного контента. Там, где важны гибкость и творчество, генеративный ИИ предлагает нужные инструменты.
Заключение
Понимание различий между большими языковыми моделями (LLM) и генеративным ИИ важно для выбора подходящей технологии в зависимости от ваших конкретных потребностей. В то время, как LLM предназначены для текстовых задач, генеративный ИИ открывает более широкий спектр творческих возможностей. Будь то создание контента, понимание языка или исследование других творческих приложений, обе технологии обладают преимуществами в зависимости от ваших целей.
Часто задаваемые вопросы
- ChatGPT — это LLM или генеративный ИИ?ChatGPT — это и LLM, и генеративный ИИ, специализирующийся на генерации по запросу текста, похожего на человеческий.
- Является ли BERT LLM?Да, BERT — это LLM, предназначенная для понимания языка и контекста.
- В чем ключевые сходства LLM и генеративного ИИ?Обе технологии используют глубокое обучение для генерации контента: LLM — для текста, генеративный ИИ — для мультимедиа.
- Как LLM обеспечивают конфиденциальность данных?LLM защищают конфиденциальность, не храня личные данные и соблюдая строгие этические нормы во время обучения и использования.
- Могут ли LLM создавать изображения, как генеративный ИИ?
Нет, LLM — это текстовые модели; генеративный ИИ, помимо текста, может создавать изображения, видео и другой контент.