生成式人工智能和大型语言模型 (LLM) 都是强大的技术，但它们经常被误解。LLM 是生成式人工智能的一个子集，这意味着所有 LLM 都是更广泛的生成式人工智能家族的一部分，但并非所有生成式人工智能都局限于语言。
虽然法学硕士 (LLM) 专注于理解和生成文本，但生成式人工智能可以创建文本、图像和视频等各种格式的内容。
在这篇博客中，我们将解释这两种技术之间的区别以及何时使用每种技术。
什么是生成式人工智能？
生成式人工智能是一种人工智能技术，可以生成各种类型的内容，包括文本、图像、音频和合成数据。生成式人工智能通过从数据中学习模式来创造新的原创想法。
生成式人工智能是机器学习 喀麦隆 数字数据 的一个子集。它使用可以处理标记和未标记数据的人工神经网络。它通过监督、半监督和无监督学习方法来生成新内容。
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什么是 LLM？
大型语言模型 (LLM)是先进的机器学习模型，旨在理解和生成人类语言。它们基于 Transformer 架构，这是 Google 推出的一项突破性神经网络系统。
LLM 是生成式 AI 的一个子集。LLM的与众不同之处在于其能够大规模处理和分析语言，从而能够理解上下文、细微差别和复杂的语言模式。
“大型”一词既指神经网络的大小，也指用于训练这些模型的庞大数据集。LLM 的训练基于来自书籍、文章、网站等各种来源的数万亿个标记（文本片段）。
这种广泛的训练使他们能够执行广泛的语言任务，例如回答问题、总结内容、撰写论文，甚至生成代码。
例如，由法学硕士学位提供支持的 ChatGPT 可以执行对话任务、解释技术概念并以惊人的准确性和流畅度起草创意写作。
生成式人工智能与法学硕士 (LLM) 之间的主要区别
范围
生成式人工智能
大型语言模型 (LLM)
定义
生成式人工智能是一种能够创建文本、图像、视频或音乐等新内容的人工智能系统。
LLM 是 Gen AI 模型的一个子集，旨在理解、生成和预测人类语言。
主要目的
生成各种格式（文本、图像等）的创意输出。
专门处理、生成和分析文本。
范围
多模式：适用于文本、图像、音频和视频。
单模式（主要）：仅关注基于文本的任务。
核心技术
结合多种 AI 架构（例如 GAN、Transformers、VAE）。
主要基于Transformer架构。
应用
内容创作、艺术设计、图像合成和视频生成。
聊天机器人、搜索引擎、文本摘要、翻译、情感分析。
输入和输出
接受多种格式的多样化输入和输出。
接受文本输入并提供基于文本的输出。
复杂
具有跨模式依赖关系的更广泛的用例。
具有深度文本理解的特定语言操作。
示例
DALL-E、Stable Diffusion、MidJourney、ChatGPT 用于多模式任务。
GPT-4、BERT、Bard、Claude、Bloom。
训练数据集
多样化的数据集，包括图像、音频、视频和文本。
主要对大规模文本语料库进行训练。
优势
跨多种内容类型的创造力和灵活的应用。
高级语言理解和上下文准确性。
限制
可能难以掌握特定领域的准确性或理解细微的语言。
仅限于与文本相关的任务，无法处理非文本输入。
受影响的行业
娱乐、设计、游戏、广告、医疗保健（成像）。
BFSI、教育、法律、客户服务、医疗保健（NLP）。
人工智能的流行度
广泛用于创意和设计目的。
NLP 任务和基于文本的解决方案的关键组成部分。
定义
生成式人工智能是人工智能的一个综合领域，专注于创建各种格式的原创内容，包括文本、图像、视频甚至 3D 模型。
大型语言模型 (LLM)，例如 OpenAI 的 GPT-4 和 Google 的 PaLM，是生成式 AI 的一个子集。
他们擅长处理和生成文本，擅长总结、翻译和回答问题等任务。