Чем отличаются языковые модели для генеративного контента от традиционных нейронных сетей?

Возможно, имелись в виду различия между большими языковыми моделями (LLM) и генеративным искусственным интеллектом. www.edureka.co www.solix.com Некоторые отличия:

• Область применения. www.edureka.co LLM сконцентрированы на обработке и создании человеческого языка, генеративный ИИ может создавать контент в разных форматах: графика, музыка, код. www.edureka.co
• Обучающие данные. www.edureka.co LLM обучаются только на текстовых данных, генеративный ИИ может учиться на изображениях, аудио и видео. www.edureka.co
• Приложения. www.edureka.co LLM обычно используются для текстовых действий, таких как перевод, обобщение и общение в чате. www.edureka.co Генеративный ИИ предлагает более широкий спектр применений: создание иллюстраций, синтез музыки и конструирование миров видеоигр. www.edureka.co
• Методы. www.edureka.co LLM часто используют такие методы, как трансформаторы, для понимания контекста в тексте, генеративный ИИ может применять разные подходы, например генеративные состязательные сети (GAN). www.edureka.co
• Интерактивность. www.edureka.co LLM хорошо справляются с интерактивными действиями, такими как обсуждение, генеративный ИИ не обязательно является интерактивным, часто разрабатывает материал на основе первоначального ввода без дополнительного участия. www.edureka.co
• Контроль результата. bpms.ru LLM обычно генерируют текст на основе конкретных инструкций и сохраняют более строгую структуру в своих ответах. bpms.ru Генеративный ИИ может предложить больше творческой свободы, создавая такие результаты, как визуальное искусство или музыка, где часто есть больше возможностей для экспериментов и вариаций в результатах. bpms.ru