近年來，大模型取得了快速而顯著的進展，如ChatGPT、GPT-4、BARD、Claude等，不僅徹底改變了自然語言處理領域，而且對人工智能、科學和社會產(chǎn)生了變革性的影響。

伴隨著大模型的持續(xù)走熱，生成式AI也成為了人工智能領域重點話題之一。那么，大模型和生成式AI之間究竟有什么區(qū)別呢?

什么是生成式AI?

生成式AI是人工智能的一個分支，它與產(chǎn)生新穎和獨特的內容有關。它需要創(chuàng)建和使用能夠產(chǎn)生原始輸出的算法和模型，例如圖像，音樂，寫作甚至視頻，模仿或超越人類創(chuàng)造力和想象力的極限。

為了理解數(shù)據(jù)的潛在模式、結構和特征，生成式人工智能過程包括在大數(shù)據(jù)集上訓練模型。經(jīng)過訓練后，這些模型可以通過從學習分布中選擇樣本或創(chuàng)造性地重新利用輸入來創(chuàng)建新內容。

除了增強個人創(chuàng)造力外，生成式AI還可用于支持人類的努力并改進各種活動。例如，生成式AI可以為數(shù)據(jù)增強創(chuàng)建額外的訓練實例，以提高機器學習模型的有效性。它可以為對象識別或圖像合成等計算機視覺應用程序的數(shù)據(jù)集添加逼真的圖形。

什么是大模型?

大模型是復雜的AI模型，主要用于處理和產(chǎn)生類似于人類的文本。這些模型可以理解語言結構、語法、上下文和語義聯(lián)系，因為它們已經(jīng)在大量的文本數(shù)據(jù)上進行了訓練。

大模型使用變壓器結構等深度學習方法來發(fā)現(xiàn)文本數(shù)據(jù)中的統(tǒng)計關系和模式。他們利用這些信息來生成與人類寫作內容非常相似的文本，并且具有凝聚力和上下文相關性。

通常，這些模型是在大量文本語料庫，如書籍、文章、網(wǎng)頁上進行預訓練的。預訓練教模型預測文本字符串中的下一個單詞，捕捉語言用法和語義的復雜性。這個預訓練過程可以教會模型各種語言模式和思想。

二者有何區(qū)別？

實際上，當比較生成式AI和大模型時，還有三個非常的明顯區(qū)別，具體來看：

第一，并非所有生成式AI工具都建立在大模型之上，但所有大模型都是生成式AI的一種形式。

生成式AI是一類人工智能的廣義范疇，指的是任何可以創(chuàng)建原創(chuàng)內容的人工智能。生成式AI工具建立在底層AI模型之上，例如大模型，大模型是生成式AI的文本生成部分。

第二，大模型創(chuàng)建純文本輸出。

大模型過去也只能接受文本輸入。當OpenAI在2022年首次發(fā)布ChatGPT時，它是基于純文本LLM?GPT-3構建的。但現(xiàn)在，隨著多模態(tài)大模型的發(fā)展，這些大模型可以接受音頻、圖像等作為輸入。OpenAI的下一次迭代GPT-4是多模式大模型的一個例子。

生成式AI和大模型都將徹底改變行業(yè)，但它們將以不同的方式實現(xiàn)。生成式AI可以改變我們進行3D建模、生成視頻輸出或創(chuàng)建語音助手和其他音頻的方式。大模型將更多地關注基于文本的內容創(chuàng)建，但仍有其他重要用途，并可能在語音助手等更廣泛的生成式AI選項中發(fā)揮作用。

第三，大模型只是在增長。

大模型自2010年代初就已經(jīng)存在，但當ChatGPT、Bard等強大的生成式AI工具推出時，大模型就變得很受歡迎。Everest?Group指出，2023年出現(xiàn)如此指數(shù)級增長的一個原因是大模型中參數(shù)的擴展，其中GPT-4的參數(shù)超過1750億。

總的來說，生成式AI旨在跨各個領域創(chuàng)建原創(chuàng)內容，包括各種形式的內容生成，而大模型是生成式AI的具體應用。大模型作為基礎模型，為廣泛的自然語言處理(NLP)任務提供了基礎。生成式AI可以涵蓋語言生成之外的一系列任務，包括圖像和視頻生成、音樂創(chuàng)作等等。大模型作為生成式AI的一個特定應用，是專門為圍繞自然語言生成和理解的任務而設計的。

寫在最后

生成式AI和大模型都是計算機科學領域的相關概念，但它們之間存在重要區(qū)別。理解這些術語之間的差異至關重要，因為它們代表了AI的不同重要方面和特征。

人工智能是一個廣泛的領域，生成式AI和大模型只是人工智能中使用的許多術語中的一小部分。在不斷變化的技術世界中，了解這些區(qū)別對于理解生成式AI和大模型的獨特特征和用途至關重要。我們可以利用生成式AI和大模型的力量，提升人工智能領域的創(chuàng)造力。