Основные отличия между генеративными и трансформерными моделями искусственного интеллекта:

1. Генеративные модели создают новый контент (изображения, музыку, текст и прочее) на основе обучающего датасета, состоящего из большого количества данных. 14 Они способны работать автономно после обучения, создавая контент без постоянного вмешательства человека. 4
2. Трансформерные модели позволяют более эффективно обрабатывать последовательности данных, таких как текст или речь, за счёт параллельных вычислений. 1 Они используют слои внимания, позволяющие модели машинного обучения выделять нужное из истории обработки данных и учитывать их в дальнейшем. 1

Таким образом, генеративные модели фокусируются на создании нового контента, а трансформерные — на обработке последовательностей данных.