Разбираемся в ИИ: чем генеративные модели отличаются от больших языковых моделей
В мире технологий появляется все больше инструментов на базе искусственного интеллекта. Термины "генеративный ИИ" и "большие языковые модели" часто используются как синонимы, однако между ними есть существенные различия. Разберем их на конкретных примерах и узнаем, как применять каждую технологию для решения бизнес-задач.
Ключевые различия
Генеративный искусственный интеллект — это технология создания нового контента: текстов, изображений, видео, аудио и других форматов. Она работает на основе обучения на больших массивах данных и может генерировать оригинальный материал.
Большие языковые модели (LLM) — это подмножество генеративного ИИ, специализирующееся на обработке и создании текстов. Они используют обработку естественного языка для понимания контекста и генерации человекоподобных ответов.
Интересный факт: не все генеративные ИИ-инструменты построены на языковых моделях, но все языковые модели являются формой генеративного ИИ. Например, некоторые генеративные модели обучаются на видеоматериалах для создания реалистичного видеоконтента, не используя при этом LLM.
Практическое применение
Рассмотрим несколько сценариев использования обеих технологий в бизнесе:
Клиентская поддержка
Представьте финансовую компанию, которая получает сотни запросов ежедневно. Генеративный ИИ может автоматически извлекать важную информацию из писем клиентов и заносить ее в базу данных. Языковая модель при этом формирует персонализированные ответы, которые затем проверяются сотрудниками.
Управление документацией
При работе с большим объемом документов LLM помогает быстро находить нужную информацию и создавать краткие выжимки. А генеративный ИИ может визуализировать данные или создавать обучающие видео на основе текстовых инструкций.
Маркетинг
Маркетологи используют языковые модели для создания портретов целевой аудитории, а генеративный ИИ помогает визуализировать эти портреты и создавать индивидуальный креативный контент для разных каналов коммуникации.
Тенденции развития
Границы между технологиями постепенно размываются. Появление мультимодальных языковых моделей, способных работать с изображениями и звуком, делает различия менее заметными. Например, последние версии популярных ИИ-ассистентов уже умеют анализировать изображения и генерировать голосовые ответы.
Что выбрать для своего проекта
При выборе технологии стоит отталкиваться от конкретных задач:
- Если нужно работать преимущественно с текстом (переводы, создание контента, персонализация) — подойдут языковые модели
- Для создания мультимедийного контента (изображения, видео, музыка) потребуется генеративный ИИ
- В комплексных проектах оптимально использовать обе технологии
Важно помнить, что эффективность применения любой из технологий зависит от качества данных и четкости поставленных задач.