Разница между простыми моделями искусственного интеллекта и большими языковыми моделями (LLM) заключается в их особенностях и сферах применения.

Простые модели используют разные методы машинного обучения в зависимости от задачи, которую они будут выполнять. 1 Такие модели обучают на специально созданных датасетах. 1 В некоторых случаях они могут решать проблемы генерации текста более точно и с меньшими вычислительными ресурсами, чем LLM. 1

Большие языковые модели (LLM) в основном используют глубокое обучение для изучения закономерностей в текстах и прогнозирования последовательностей слов. 1 При обучении таких моделей используют механизмы оценки важности различных слов в предложении. 1 Это позволяет LLM лучше понимать контекст и генерировать релевантный текст. 1

Некоторые области применения простых моделей: ограниченные данные или ресурсы, хорошо определённые или узкие задачи, где не нужно много творчества в выходных данных. 10

Некоторые области применения LLM: чат-боты, виртуальные помощники, создание контента и языковой перевод, анализ и резюмирование, интеллектуальный поиск. 13

Таким образом, простые модели подходят для задач, требующих быстрого и простого решения, а LLM — для более сложных и широкого спектра задач.