了解生成式 AI 和 LLM 之間的幾個關鍵差異，為你的業務選擇合適的 AI 工具。
介紹
當人們想到生成式 AI 時，往往會立刻聯想到像 OpenAI 的 ChatGPT 這類大型語言模型。然而，儘管這些模型影響深遠，它們僅代表更廣泛的生成式 AI 光譜中的一部分。
LLM 屬於生成式 AI 模型的子集，專門設計用於處理文本生成、問答、摘要等語言相關任務。然而，生成式 AI 是一個更廣泛的類別，包含多樣的模型架構和資料類型。簡而言之，雖然 LLM 是生成式 AI 的一種，但並非所有的生成式 AI 模型都屬於 LLM。
什麼是生成式 AI？
生成式 AI 涵蓋能夠在各種媒介中產生全新內容的 AI 系統，例如文字、圖像、音訊、影片、視覺藝術、對話和程式碼。
這些 AI 模型透過機器學習（ML）演算法與技術，從大量訓練資料集中學習，進而產生內容。舉例來說，一個被指派創作音樂的生成式 AI 模型，會從龐大的音樂資料集裡汲取見解。AI 系統利用 ML 和深度學習方法辨識資料中的模式，然後根據使用者的規格創作音樂。
生成式 AI 模型的類型
生成式 AI 模型運用多種 ML 演算法，每種演算法都有獨特的能力與特性。以下是一些最常見的類型：
- 生成對抗網路（GANs）：於 2014 年首次提出，是一種機器學習模型，其中兩個神經網路相互競爭。一個網路（生成器）創造原始資料，另一個網路（鑑別器）則評估資料是 AI 生成的還是真實的。透過深度學習方法和回饋迴圈（對鑑別器的錯誤進行懲罰），GANs 學習產生越來越逼真的內容。
- 變分自編碼器（VAEs）：同樣於 2014 年推出，它們利用神經網路對資料進行編碼和解碼，從而學習產生新資料的方法。編碼器將資料壓縮成緊湊的表示，而解碼器則從這種壓縮形式重建輸入資料。這種編碼有助於 AI 高效表示資料，而解碼則有助於開發高效的資料生成技術。VAE 適用於多種內容生成任務。
- 擴散模型：於 2015 年開發，廣泛用於圖像生成。這些模型逐步在輸入資料中加入雜訊，經過多個步驟形成隨機雜訊分佈，然後反轉這個過程，從雜訊中生成新的資料樣本。許多圖像生成服務（如 OpenAI 的 DALL-E 和 Midjourney）將擴散技術與其他 ML 演算法結合，以產生高度詳細的輸出。
- Transformer：於 2017 年引入以改善語言翻譯，它透過自注意力機制徹底改變了自然語言處理（NLP）。這些機制使 Transformer 能夠分析大量未標記的文本，辨識資料集中單詞或子詞之間的模式和關係。Transformer 促進了大規模生成式 AI 模型（尤其是 LLM）的開發，許多 LLM 依賴 Transformer 來生成情境相關的文本。
- 神經輻射場（NeRFs）：於 2020 年引入，用於利用 ML 和人工神經網路從 2D 影像生成 3D 內容。透過從不同角度分析場景的 2D 影像，NeRF 可以推斷場景的 3D 結構，從而產生逼真的 3D 內容。NeRF 在機器人和虛擬實境等領域具有發展潛力。
生成式 AI 的使用案例
生成式 AI 擁有各種範例，包括多功能聊天機器人（如 OpenAI 的 ChatGPT 和 Google Gemini，前身為 Bard）、圖像生成平台（如 Midjourney 和 DALL-E）、程式碼生成工具（如 GitHub Copilot 和 Amazon CodeWhisperer），以及音訊生成工具（如 AudioPaLM 和 Microsoft Vall-E）。
憑藉多樣化的模型和工具，生成式 AI 應用於許多場景。組織利用生成式 AI 製作行銷和宣傳視覺內容、為個別使用者客製化輸出、促進語言翻譯、彙整研究結果、總結會議記錄等等。選擇合適的生成式 AI 工具取決於其能力與組織的具體目標。
什麼是大型語言模型？
LLM 是生成式 AI 的子集，專門處理基於文本的內容。它們利用深度學習演算法，依賴大量資料集來理解文本輸入並產生新的文本輸出，涵蓋歌詞、社群媒體片段、短篇故事和摘要。
LLM 屬於基礎模型的類別，是 AI 語言理解和生成的基礎架構。許多生成式 AI 平台（如 ChatGPT）依賴 LLM 來產生真實的輸出。
如果你想更深入了解大型語言模型，可以查看我們的部落格：什麼是大型語言模型（LLM）？
LLM 的演進
1966 年，麻省理工學院推出了 Eliza 聊天機器人，這是自然語言處理（NLP）的早期範例。雖然不是現代的語言模型，但 Eliza 透過辨識使用者自然語言輸入中的關鍵詞，並從預設的回覆集中選擇回應來與使用者對話。
在 1974 年至 1980 年的第一次 AI 寒冬之後，NLP 的興趣在 1980 年代重新興起。詞性標註和機器翻譯等領域的進展改善了研究人員對語言結構的理解，為小型語言模型的發展奠定了基礎。隨後幾年中，機器學習技術、GPU 和其他 AI 相關技術的進步使得創建更複雜的語言模型成為可能，這些模型能夠處理複雜的任務。
在 2010 年代，人們對生成式 AI 模型的潛力進行了重要探索，深度學習、GAN 和 Transformer 擴展了生成式 AI（包括 LLM）的能力，使其能夠分析大量訓練資料並提升內容生成能力。到了 2018 年，大型科技公司開始發布基於 Transformer 的語言模型，這些模型能夠處理大量的訓練資料，因而被稱為大型語言模型。
Google 的 BERT 和 OpenAI 的 GPT-1 是最早的 LLM 之一。此後，尤其是自 2022 年底 ChatGPT 公開推出以來，LLM 的更新和新版本不斷湧現。最近的 LLM（如 GPT-4）現在提供多模態能力，除了語言之外，還能處理圖像和音訊等各種媒介。
LLM 的使用案例
LLM 提供多種使用案例和優勢。傳統的 LLM 應用於文本生成、翻譯、摘要、內容分類、文本改寫、情感分析和對話式聊天機器人。較新的多模態 LLM 的出現進一步擴展了這個範圍，例如 GPT-4 使得 LLM 也能承擔圖像生成等任務。
LLM 與生成式 AI：有何不同？
LLM 與其他生成式 AI 的區別在於它們的能力、模型架構、訓練資料和限制。
能力
LLM 的常見能力包括：
- 文本生成：LLM 可以在各種領域中撰寫連貫且情境相關的文本，從行銷素材到虛構敘事再到軟體程式碼。
- 翻譯：雖然 LLM 可以在語言之間翻譯文本，但其表現可能不如專門的翻譯模型，尤其是對於較不常見的語言。
- 問答：LLM 可以解釋、簡化複雜概念、提供建議，並回答廣泛的自然語言問題，但其事實準確性可能有限。
- 摘要：LLM 擅長濃縮長篇文本，識別關鍵論點和資訊。例如，Google 的 Gemini 1.5 Pro 可以分析相當於多部小說的長文本輸入。
- 對話：LLM 能有效模擬對話，使其適用於聊天機器人和虛擬助手等應用。
另一方面，生成式 AI 涵蓋更廣泛的能力，包括：
- 圖像生成：像 Midjourney 和 DALL-E 這樣的模型根據文字提示創建圖像，有些模型（如 Adobe Firefly）還可以透過生成新元素來編輯現有圖像。
- 影片生成：新興模型（如 OpenAI 的 Sora）根據使用者提示生成逼真或動畫的影片片段。
- 音訊生成：這些模型產生音樂、語音和其他音訊形式。例如，Eleven Labs 的語音生成器從文字輸入生成口語音訊，而 Google 的 Lyria 模型則生成樂器和人聲音樂。
- 資料合成：生成模型產生類似於真實世界資料的人工資料，在真實資料稀缺或敏感時，可用於訓練 ML 模型。雖然需要謹慎處理潛在偏見，但合成資料有助於醫學模型訓練等場景，減少對個人健康資訊的依賴。
模型架構
現今的 LLM 主要使用 Transformer 作為其核心架構。Transformer 利用注意力機制，擅長透過辨識單詞之間的關係和相對重要性來理解長篇文本。值得注意的是，Transformer 並非 LLM 專屬；它們也用於其他生成式 AI 模型，包括圖像生成器。
然而，非語言生成式 AI 模型中使用了 LLM 所沒有的獨特模型架構。一個顯著的例子是卷積神經網路（CNN），主要用於圖像處理。CNN 專門分析圖像，以識別邊緣、紋理、物體和場景等顯著特徵。
模型訓練
訓練資料和模型架構緊密相關，影響演算法的選擇。
LLM 在來自不同來源的大量語言資料集上進行訓練，包括小說、新聞文章和線上論壇。相反地，其他生成式 AI 模型的訓練資料可以包含各種格式，如圖像、音訊檔案或影片片段，具體取決於模型的預期應用。
這些資料類型的差異導致 LLM 和其他生成式 AI 模型的訓練過程不同。例如，資料預處理和標準化技術在 LLM 和圖像生成器之間有所不同。此外，訓練資料的廣度也不同；LLM 需要全面的資料集才能掌握基本的語言模式，而更專業的生成模型則需要與其特定目標一致的目標訓練集。
挑戰與限制
訓練任何生成式 AI 模型（包括 LLM）都會帶來一些挑戰，例如解決偏見和獲取足夠大的資料集。然而，LLM 遇到一些獨特的問題和限制。
一個重大挑戰來自於文本資料相較於其他資料類型的複雜性。考慮一下網路上可用的人類語言光譜，從技術文件到詩歌作品再到社群媒體標題。這種多樣性對即使是先進的 LLM 也是一項挑戰，因為它們可能難以理解不熟悉的慣用語或具有上下文依賴意義的單詞，從而導致不恰當的回應或幻覺。
另一個障礙是保持長篇內容的連貫性。LLM 通常需要分析較長的提示並產生複雜的回應，這使得確保整個過程的邏輯一致性具有挑戰性。雖然 LLM 可以熟練地生成高品質的短文本並理解簡潔的提示，但它們在處理較長的輸入和輸出時可能會遇到困難，從而有內部邏輯失誤的風險。
後者的限制尤其令人擔憂，因為 LLM 產生的幻覺可能並非總是立即顯而易見。與其他生成式 AI 模型不同（明顯的視覺差異可能表示不準確），LLM 的輸出通常看起來流暢且自信，可能掩蓋事實錯誤。例如，雖然一個生成不真實場景的圖像生成器可能會立即引起警覺，但 LLM 對一個複雜科學概念的措辭優美的摘要可能包含細微的不準確之處，而這些不準確之處可能被忽略，尤其是對於缺乏該學科專業知識的人而言。
選擇正確的方法：LLM vs 生成式 AI
在決定使用生成式 AI 還是大型語言模型（LLM）時，考慮多種因素至關重要，這些因素可以引導你為專案選擇最合適的方法：
內容類型
生成式 AI 擅長產生多樣的內容類型，如圖像、音樂和程式碼，而 LLM 則專為基於文本的任務設計，如語言理解、文本生成、翻譯和文本分析。
資料可用性
生成式 AI 需要與內容類型相關的特定且多樣的資料集，而 LLM 則針對大量文本資料進行了最佳化，因此對於擁有豐富文本資源的專案來說是理想的選擇。
任務複雜度
生成式 AI 適用於複雜、創意的內容生成任務或需要多樣輸出的場景。相比之下，LLM 擅長專注於語言理解和文本生成的任務，提供準確且連貫的回應。
模型大小與資源
較大的生成式 AI 模型需要大量的計算資源和儲存空間，而 LLM 由於專注於語言處理，在文本驅動的任務上可能更有效率。
訓練資料品質
生成式 AI 依賴高品質且多樣的訓練資料來產生有意義的輸出，而 LLM 則依賴大型、乾淨的文本語料庫來有效理解和生成語言。
應用領域
生成式 AI 在藝術、音樂和內容創作等創意領域中佔有一席之地，而 LLM 則在自然語言處理應用（如聊天機器人、內容摘要和語言翻譯）中表現出色。
開發專業知識
開發和微調生成式 AI 模型需要機器學習和領域特定知識的專業知識，而 LLM（尤其是預訓練模型）對基於文本的任務更易於使用，需要的專業知識較少。
倫理與隱私考量
在使用 AI 模型時，考慮倫理影響至關重要，尤其是在處理敏感內容時。LLM 通常會被微調以遵循特定的倫理準則，從而對模型行為進行控制。
最終，在生成式 AI 和 LLM 之間的選擇應與你的專案目標、涉及的內容以及可用資源保持一致。在某些情況下，結合生成式 AI 和 LLM 的混合方法可能提供最全面的解決方案，以滿足多樣的專案需求。
結論
總而言之，雖然生成式 AI 和大型語言模型都追求內容生成的共同目標，但它們在方法、能力和應用上有顯著差異。
理解這些差異對於有效利用適當的技術完成特定任務和領域至關重要。隨著 AI 持續進步，生成式 AI 和大型語言模型將在促進不同行業的創新和創造力方面持續發揮重要作用。
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