LLM против генеративного ИИ: в чем разница

Узнайте несколько ключевых различий между генеративным ИИ и LLM. Выберите правильные ИИ-инструменты для вашего бизнеса.

Введение

Когда люди думают о генеративном ИИ, они часто сразу же ассоциируют его с большими языковыми моделями, такими как ChatGPT от OpenAI. Однако, хотя эти модели и значимы, они представляют лишь часть более широкого спектра генеративного ИИ.

LLM относятся к подмножеству моделей генеративного ИИ, предназначенных специально для лингвистических задач, таких как генерация текста, ответы на вопросы и суммаризация. Однако генеративный ИИ — это более широкая категория, включающая разнообразные архитектуры моделей и типы данных. По сути, хотя LLM являются разновидностью генеративного ИИ, не все модели генеративного ИИ подпадают под категорию LLM.

Что такое генеративный ИИ?

Генеративный ИИ охватывает системы ИИ, способные создавать новый контент в различных средах: текст, изображения, аудио, видео, визуальное искусство, диалоги и код.

Эти модели ИИ генерируют контент с помощью алгоритмов и методов машинного обучения (ML), обучаясь на обширных наборах данных. Например, модель генеративного ИИ, назначенная для сочинения музыки, извлекает знания из огромной коллекции музыкальных данных. Используя методы ML и глубокого обучения для распознавания закономерностей в этих данных, система ИИ затем создает музыку в соответствии с заданными пользователем параметрами.

Типы моделей генеративного ИИ

Модели генеративного ИИ используют различные типы алгоритмов ML, каждый из которых обладает своими возможностями и характеристиками. Ниже приведены наиболее распространенные из них:

1. Генеративно-состязательные сети (GAN): впервые представленные в 2014 году, это модели машинного обучения, в которых две нейронные сети соревнуются друг с другом. Одна сеть, генератор, создает оригинальные данные, а другая, дискриминатор, оценивает, являются ли данные сгенерированными ИИ или реальными. Благодаря методам глубокого обучения и обратной связи, которая наказывает дискриминатор за ошибки, GAN обучаются создавать все более реалистичный контент.
2. Вариационные автоэнкодеры (VAE): также представленные в 2014 году, они могут использовать нейронные сети для кодирования и декодирования данных, что позволяет им изучать методы генерации новых данных. Кодировщик сжимает данные в компактное представление, а декодировщик восстанавливает входные данные из этой сжатой формы. Такое кодирование помогает ИИ эффективно представлять данные, а декодирование способствует разработке эффективных методов генерации данных. VAE универсальны для различных задач генерации контента.
3. Диффузионные модели: разработанные в 2015 году, они широко используются для генерации изображений. Эти модели постепенно добавляют шум к входным данным на нескольких шагах, создавая случайное распределение шума. Затем они обращают этот процесс вспять, чтобы сгенерировать новые образцы данных из шума. Многие сервисы генерации изображений, такие как DALL-E от OpenAI и Midjourney, комбинируют диффузионные методы с другими алгоритмами ML для получения высокодетализированных результатов.
4. Трансформеры: представленные в 2017 году для улучшения перевода языков, они произвели революцию в обработке естественного языка (NLP) благодаря использованию механизмов самовнимания. Эти механизмы позволяют трансформерам анализировать большие объемы неразмеченного текста, выявляя закономерности и взаимосвязи между словами или подсловами в наборе данных. Трансформеры способствовали разработке крупномасштабных моделей генеративного ИИ, особенно LLM, многие из которых полагаются на трансформеры для генерации контекстуально релевантного текста.
5. Нейронные поля излучения (NeRF): представленные в 2020 году, они используются для создания 3D-контента из 2D-изображений с помощью ML и искусственных нейронных сетей. Анализируя 2D-изображения сцены с разных ракурсов, NeRF могут определить трехмерную структуру сцены, что позволяет создавать фотореалистичный 3D-контент. NeRF перспективны для развития таких областей, как робототехника и виртуальная реальность.

Случаи использования генеративного ИИ

Генеративный ИИ может похвастаться разнообразными примерами, включая многофункциональные чат-боты, такие как ChatGPT от OpenAI и Google Gemini (ранее Bard), платформы для генерации изображений, такие как Midjourney и DALL-E, инструменты генерации кода, такие как GitHub Copilot и Amazon CodeWhisperer, а также инструменты генерации аудио, такие как AudioPaLM и Microsoft Vall-E.

Благодаря широкому спектру моделей и инструментов, генеративный ИИ находит применение во многих сценариях. Организации используют генеративный ИИ для создания маркетинговых и рекламных визуалов, персонализации вывода для отдельных пользователей, облегчения перевода, обобщения результатов исследований, создания сводок встреч и многого другого. Выбор подходящего инструмента генеративного ИИ зависит от соответствия его возможностей конкретным целям организации.

Что такое большие языковые модели?

LLM, являясь подмножеством генеративного ИИ, специализируются на работе с текстовым контентом. Они используют алгоритмы глубокого обучения и полагаются на обширные наборы данных для понимания текстового ввода и генерации нового текстового вывода, включая тексты песен, фрагменты для социальных сетей, короткие рассказы и сводки.

Относясь к категории фундаментальных моделей, LLM служат базовой архитектурой для значительной части понимания и генерации языка ИИ. Многие платформы генеративного ИИ, такие как ChatGPT, опираются на LLM для создания реалистичного вывода.

Если вы хотите глубже изучить большие языковые модели, вы можете прочитать наш блог: Что такое большие языковые модели (LLM)?

Эволюция LLM

В 1966 году Массачусетский технологический институт представил чат-бота Eliza, ранний пример обработки естественного языка (NLP). Хотя это не современная языковая модель, Eliza вела диалог с пользователями, распознавая ключевые слова в их естественном языковом вводе и выбирая ответы из предопределенного набора.

После первой «зимы ИИ» (1974–1980) интерес к NLP возродился в 1980-х годах. Достижения в таких областях, как разметка частей речи и машинный перевод, улучшили понимание исследователями структуры языка, заложив основу для разработки небольших языковых моделей. Последующие успехи в методах машинного обучения, GPU и других ИИ-технологиях позволили создать более совершенные языковые модели, способные выполнять сложные задачи.

В 2010-х годах началось значительное исследование потенциала моделей генеративного ИИ: глубокое обучение, GAN и трансформеры расширили возможности генеративного ИИ, включая LLM, по анализу обширных обучающих данных и улучшению способности генерировать контент. К 2018 году крупные технологические компании начали выпускать трансформерные языковые модели, способные обрабатывать огромные объемы обучающих данных, и поэтому их стали называть большими языковыми моделями.

Google Bert и OpenAI GPT-1 были одними из первых LLM. С тех пор происходит непрерывный поток обновлений и новых версий LLM, особенно после публичного запуска ChatGPT в конце 2022 года. Современные LLM, такие как GPT-4, теперь обладают мультимодальными возможностями, позволяющими им работать с различными средами, такими как изображения и аудио, в дополнение к языку.

Случаи использования LLM

LLM предлагают множество вариантов использования и преимуществ. Традиционные LLM находят применение в генерации текста, переводе, суммаризации, классификации контента, перефразировании, анализе тональности и диалоговых чат-ботах. Появление новых мультимодальных LLM расширяет этот диапазон, как, например, модели GPT-4, которые позволяют LLM также выполнять задачи по генерации изображений.

LLM против генеративного ИИ: в чем разница?

LLM отличаются от других разновидностей генеративного ИИ из-за различий в их возможностях, архитектурах моделей, обучающих данных и ограничениях.

Возможности

Типичные возможности LLM включают:

1. Генерация текста: LLM могут создавать связный и контекстуально релевантный текст в различных областях: от маркетинговых материалов до художественных рассказов и программного кода.
2. Перевод: LLM могут переводить текст между языками, но их производительность может быть ниже, чем у специализированных моделей перевода, особенно для менее распространенных языков.
3. Ответы на вопросы: LLM могут давать объяснения, упрощать сложные концепции, давать советы и отвечать на широкий круг вопросов на естественном языке, хотя их фактическая точность может быть ограничена.
4. Суммаризация: LLM отлично справляются со сжатием длинных отрывков текста, выделяя ключевые аргументы и информацию. Например, Google Gemini 1.5 Pro может анализировать обширные текстовые вводы, эквивалентные нескольким романам.
5. Диалог: LLM эффективно имитируют разговор, что делает их подходящими для таких приложений, как чат-боты и виртуальные ассистенты.

С другой стороны, генеративный ИИ охватывает более широкий диапазон возможностей, включая:

1. Генерация изображений: Модели, такие как Midjourney и DALL-E, создают изображения на основе текстовых запросов, а некоторые, например Adobe Firefly, могут редактировать существующие изображения, генерируя новые элементы.
2. Генерация видео: Новые модели, такие как Sora от OpenAI, создают реалистичные или анимированные видеоклипы в ответ на запросы пользователей.
3. Генерация аудио: Эти модели создают музыку, речь и другие аудиоформы. Например, голосовой генератор Eleven Labs создает устную речь из текстового ввода, а модель Lyria от Google создает инструментальную и вокальную музыку.
4. Синтез данных: Генеративные модели создают искусственные данные, похожие на реальные, что полезно для обучения моделей ML, когда реальных данных мало или они конфиденциальны. Хотя требуется осторожность из-за возможных искажений, синтетические данные помогают, например, при обучении медицинских моделей, снижая зависимость от личной информации о здоровье.

Архитектура модели

Современные LLM в основном используют трансформеры в качестве основной архитектуры. Трансформеры используют механизмы внимания, которые отлично подходят для понимания длинных текстовых отрывков, определяя взаимосвязи слов и их относительную важность. Стоит отметить, что трансформеры не являются исключительными для LLM; они также используются в других моделях генеративного ИИ, включая генераторы изображений.

Однако существуют и другие архитектуры моделей, используемые в неязыковых моделях генеративного ИИ, которые отсутствуют в LLM. Ярким примером являются сверточные нейронные сети (CNN), в основном используемые в обработке изображений. CNN специализируются на анализе изображений для выявления таких характеристик, как края, текстуры, объекты и сцены.

Обучение модели

Данные для обучения и архитектура модели тесно взаимосвязаны, влияя на выбор алгоритма.

LLM обучаются на обширных языковых наборах данных из разнообразных источников, включая романы, новостные статьи и онлайн-форумы. Напротив, данные для обучения других моделей генеративного ИИ могут включать различные форматы, такие как изображения, аудиофайлы или видеоклипы, в зависимости от предполагаемого применения модели.

Эти различия в типах данных приводят к разным процессам обучения LLM и других моделей генеративного ИИ. Например, методы предварительной обработки и нормализации данных различаются между LLM и генератором изображений. Кроме того, различается широта обучающих данных: в то время как LLM требуют всесторонних наборов данных для усвоения базовых языковых закономерностей, более специализированные генеративные модели нуждаются в целенаправленных обучающих наборах, соответствующих их конкретным целям.

Проблемы и ограничения

Обучение любой модели генеративного ИИ, включая LLM, сопряжено с определенными проблемами, такими как устранение предвзятости и получение достаточно больших наборов данных. Однако LLM сталкиваются с некоторыми уникальными проблемами и ограничениями.

Одна из существенных проблем возникает из-за сложности текстовых данных по сравнению с другими типами данных. Вспомните огромный спектр человеческого языка, доступного онлайн: от технической документации до поэтических произведений и подписей в социальных сетях. Это разнообразие представляет проблему даже для продвинутых LLM, поскольку они могут с трудом понимать нюансы, такие как незнакомые идиомы или слова, значение которых зависит от контекста, что приводит к неподобающим ответам или галлюцинациям.

Еще одним препятствием является поддержание связности в длинных отрывках. LLM часто приходится анализировать длинные запросы и генерировать сложные ответы, что затрудняет обеспечение логической последовательности. Хотя LLM могут умело генерировать качественные короткие тексты и понимать краткие запросы, у них могут возникнуть трудности с более длинными входными и выходными данными, что чревато нарушениями внутренней логики.

Последнее ограничение особенно тревожно, потому что галлюцинации, генерируемые LLM, не всегда очевидны. В отличие от других моделей генеративного ИИ, где явные визуальные несоответствия могут сигнализировать о неточностях, вывод LLM часто выглядит беглым и уверенным, что может маскировать фактические ошибки. Например, в то время как генератор изображений, создающий нереалистичную сцену, может сразу вызвать подозрения, хорошо сформулированное резюме сложной научной концепции от LLM может содержать тонкие неточности, которые остаются незамеченными, особенно для людей, не обладающих экспертизой в данной области.

Выберите правильный подход: LLM или генеративный ИИ

Принимая решение между генеративным ИИ и большими языковыми моделями (LLM), важно учитывать различные факторы, которые могут направить ваш выбор к наиболее подходящему подходу для вашего проекта:

Тип контента

Генеративный ИИ превосходно создает разнообразные типы контента, такие как изображения, музыка и код, в то время как LLM нацелены на текстовые задачи, такие как понимание языка, генерация текста, перевод и текстовый анализ.

Доступность данных

Генеративный ИИ требует специфических и разнообразных наборов данных, соответствующих типу контента, тогда как LLM оптимизированы для больших объемов текстовых данных, что делает их идеальными для проектов с обильными текстовыми ресурсами.

Сложность задачи

Генеративный ИИ подходит для сложных, творческих задач генерации контента или сценариев, требующих разнообразных результатов. Напротив, LLM хорошо справляются с задачами, связанными с пониманием языка и генерацией текста, обеспечивая точные и связные ответы.

Размер модели и ресурсы

Более крупные модели генеративного ИИ требуют значительных вычислительных мощностей и емкости хранилища, в то время как LLM могут быть более эффективными для текстовых задач благодаря своей специализации на обработке языка.

Качество обучающих данных

Генеративный ИИ для создания значимых результатов полагается на высококачественные и разнообразные обучающие данные, а LLM для эффективного понимания и генерации языка зависят от больших и чистых текстовых корпусов.

Область применения

Генеративный ИИ находит свою нишу в творческих областях, таких как искусство, музыка и создание контента, в то время как LLM преуспевают в приложениях обработки естественного языка, таких как чат-боты, суммаризация контента и перевод.

Квалификация разработчика

Разработка и тонкая настройка моделей генеративного ИИ требуют знаний в области машинного обучения и предметной области, в то время как LLM, особенно предобученные модели, более доступны и удобны для пользователя при выполнении текстовых задач и требуют менее специализированных знаний.

Этические соображения и конфиденциальность

При использовании моделей ИИ, особенно для чувствительного контента, крайне важно учитывать этические последствия. LLM часто настраиваются для соблюдения определенных этических норм, что позволяет контролировать поведение модели.

В конечном счете, ваш выбор между генеративным ИИ и LLM должен соответствовать целям проекта, типу контента и доступным ресурсам. В некоторых случаях гибридный подход, сочетающий как генеративный ИИ, так и LLM, может предложить наиболее комплексное решение для удовлетворения разнообразных требований проекта.

Заключение

В заключение, хотя и генеративный ИИ, и большие языковые модели преследуют общую цель создания контента, они значительно различаются по своим подходам, возможностям и применению.

Понимание этих различий необходимо для эффективного использования соответствующей технологии для конкретных задач и областей. По мере развития ИИ как генеративный ИИ, так и большие языковые модели будут оставаться важными для стимулирования инноваций и творчества в различных отраслях.

novita.ai — универсальная платформа для безграничного творчества, предоставляющая доступ к 100+ API. От генерации изображений и обработки языка до улучшения аудио и манипуляции видео, дешевая оплата по мере использования, она освобождает вас от забот по обслуживанию GPU, пока вы создаете свои собственные продукты. Попробуйте бесплатно.

Рекомендуемое чтение

В чем разница между LLM и GPT

Прогнозы рейтинга LLM на 2024 год

Механизм вывода LLM Novita AI: самая высокая пропускная способность и самый дешевый вывод