LLM (large language model) vs Generative AI — jakie są różnice?

W dyskusji o rozwoju AI nie da się dziś uniknąć tematu dużych modeli językowych LLM oraz generatywnej AI. Jaka jest różnica pomiędzy tymi pojęciami — i czy przypadkiem nie opisują tego samego zjawiska? Na te pytania odpowiemy w dzisiejszym wpisie; jak zwykle, zapraszamy do lektury!

Czym jest large language model? Co oznacza skrót LLM?

Mówiąc krótko — duży model językowy (LLM) to algorytm, który potrafi przetwarzać języki naturalne (czyli te, którymi posługujemy się na co dzień). Jest więc w stanie rozpoznać napisany przez człowieka tekst, przeanalizować go pod kątem jego znaczenia i zinterpretować stojącą za nim intencję.

Modele językowe opierają się przy tym na milionach tekstów, z którymi „zapoznano” je wcześniej w procesie uczenia maszynowego. Poprzez ich analizę, LLM uczy się znaczenia słów, składni danego języka, najczęściej używanych w danym kontekście struktur gramatycznych i semantycznych oraz różnych stylów wypowiedzi. To właśnie na podstawie tej wiedzy algorytm może zinterpretować tekst w podobny sposób, w jaki zrobiłby to człowiek. A potem — wygenerować wiarygodną odpowiedź… chociaż to już należy także do sfery generative AI.

Sztandarowym przykładem dużego modelu językowego jest oczywiście GPT (obecnie w wersji z numerem „4”) — czyli model stojący za ogromnym sukcesem ChatGPT.

A czym — generative AI?

Pojęcie generative AI, a więc „generatywnej sztucznej inteligencji” jest znacznie szersze od modeli językowych — choć te drugie też mogą do tej grupy należeć. Wspomniany GPT jest tego najlepszym dowodem; jak wspomnieliśmy, potrafi on nie tylko interpretować język naturalny, ale także, posługując się nim, generować nowe treści. 

I w tym właśnie tkwi sedno generative AI — jest nią każdy model sztucznej inteligencji zdolny do tworzenia treści. Mogą być nią teksty, ale także:

• obrazy — co umożliwiają m.in. DALL-E oraz Midjourney;

• utwory muzyczne — dobrym przykładem będzie Sumo;

• kod programistyczny — polecamy sprawdzić platformę CodePal;

i inne formy contentu. Schemat działania jest taki sam, jak w przypadku modeli językowych. Algorytm „uczy się” typowych dla danej formy treści wzorców i zasad na podstawie dostarczonych danych, a następnie — generuje nowe dane, które stanowią połączenie cech oryginalnych, stworzonych przez człowieka (bądź inny model generatywny!) utworów.

Podstawową właściwością generatywnych modeli AI jest też to, że podstawę dla tworzonych treści stanowi tzw. prompt — podana przez użytkownika podpowiedź. Znów, zazwyczaj jest to po prostu forma komendy tekstowej, chociaż niektóre narzędzia zdolne są także do przetwarzania obrazów jako promptów. Taką funkcję oferuje na chwilę obecną m.in. wspomniane Midjourney. 

Jeśli zadajesz sobie właśnie pytanie, czy do interpretacji promptu potrzebny jest… model językowy — odpowiedź brzmi tak. Każde narzędzie AI, które „pracuje” z językiem, potrzebuje wsparcia LLM. 

LLM vs generative AI — gdzie leży granica między nimi?

Gdy tylko pojawia się temat AI, hasła takie jak „duże modele językowe”, „przetwarzanie języka naturalnego” czy „generatywna sztuczna inteligencja” przytaczane są w każdym akapicie. Często są stosowane wymiennie, co jest akurat błędem. 

A więc podsumujmy:

• duże modele językowe (LLM) — są w stanie przetwarzać języki naturalne i, na podstawie danych z milionów przeanalizowanych tekstów, potrafią generować własne treści;

• generatywna sztuczna inteligencja — obejmuje wszystkie modele AI, które są w stanie tworzyć treści na podstawie analizy stworzonych wcześniej „ludzką ręką” utworów oraz wprowadzonego przez użytkownika promptu; zalicza się do nich zarówno LLM, jak i, na przykład, modele graficzne. 

Obie te formy sztucznej inteligencji są więc bardzo ściśle ze sobą związane. LLM jest w praktyce jednym z rodzajów generative AI, a modele generatywne — nie byłyby w stanie przetwarzać promptów bez modeli językowych. Warto o tym pamiętać w trakcie lektury kolejnych tekstów o sztucznej inteligencji — lub przy okazji przyszłych dyskusji na jej temat.

FAQ – pytania o modele LLM vs Generative AI

Czym są duże modele językowe (LLM)?

Duże modele językowe to zaawansowane systemy sztucznej inteligencji, działające w oparciu o ogromne zbiory danych tekstowych. Powstają poprzez szkolenie dużego modelu językowego przy użyciu znacznych zasobów obliczeniowych.

Na czym polega różnica między LLM a Generative AI?

LLM koncentrują się głównie na generowaniu tekstu, klasyfikacji tekstu czy analizie językowej, natomiast Generative AI obejmuje szerszy zakres uczenia maszynowego – od generowania obrazów i dźwięku po modele multimodalne.

Jak działają duże modele językowe?

LLM wykorzystują mechanizm uwagi (transformery) lub rekurencyjne sieci neuronowe, by analizować dane treningowe i przewidywać kolejne słowa w sekwencji. Dzięki temu mogą tworzyć spójne wypowiedzi, streszczać dokumentację techniczną czy pisać w stylu zbliżonym do ludzkiego.

Skąd pochodzą dane treningowe dla LLM?

Proces zbierania danych obejmuje treści z internetu, mediów społecznościowych i dokumentacji technicznej. Następnie stosowane jest czyszczenie danych, aby poprawić jakość i wydajność modelu.

Dlaczego Generative AI wymaga dużych zasobów obliczeniowych?

Zarówno LLM, jak i inne zaawansowane modele generatywne, uczą się na ogromnych zbiorach danych. Ten proces wymaga znacznych zasobów obliczeniowych dla trenowania, a także skalowalnych serwerów do późniejszego działania.

Do czego można wykorzystywać LLM w praktyce?

LLM znajdują zastosowanie w generowaniu tekstu marketingowego, automatycznej klasyfikacji tekstu, tworzeniu streszczeń dokumentów czy wsparciu w pisaniu dokumentacji technicznej.

Jak mierzy się wydajność modelu językowego?

Wydajność modelu ocenia się na podstawie spójności generowanego tekstu, jego zgodności z kontekstem, a także zdolności adaptacji do różnych zadań w ramach zakresu uczenia maszynowego.

Na czym polega szkolenie modelu AI?

Szkolenie modelu polega na analizie danych treningowych pochodzących z różnych źródeł oraz dopasowywaniu parametrów tak, aby system poprawnie rozpoznawał znaczenie semantyczne tekstu i generował odpowiednie odpowiedzi.

W jakich zadaniach związanych z biznesem LLM są przydatne?

LLM świetnie sprawdzają się w zadaniach związanych z obsługą klienta, automatyzacją procesów komunikacyjnych czy analizą dokumentów, co znacząco zwiększa efektywność pracy zespołów.

Co dzieje się w przypadku użycia LLM w krytycznych procesach?

W przypadku użycia dużych modeli językowych w systemach biznesowych lub operacyjnych, konieczne jest zapewnienie stabilności i dokładności, ponieważ wymagają one ogromnych zasobów obliczeniowych i mogą wpływać na bezpieczeństwo danych.

Genialne firmy mnożą
swój potencjał z

Sprawdź nasze Case Studies

Ocena Clutch

5.0

Ocena Google

4.8

Sprawdź, czy Twój
marketing działa.

Umów konsultację z Marcinem Stypułą, CEO Semcore i sprawdź swoją strategię digital marketingu.

Umów konsultację 299 zł/h