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、科學和社會產生了變革性的影響。
伴隨著大模型的持續走熱，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，它與產生新穎和獨特的內容有關。它需要創建和使用能夠產生原始輸出的算法和模型，例如圖像，音樂，寫作甚至視頻，模仿或超越人類創造力和想象力的極限。
為了理解數據的潛在模式、結構和特征，生成式人工智能過程包括在大數據集上訓練模型。經過訓練后，這些模型可以通過從學習分布中選擇樣本或創造性地重新利用輸入來創建新內容。
除了增強個人創造力外，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可以為數據增強創建額外的訓練實例，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據集添加逼真的圖形。
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、上下文和語義聯系，因為它們已經在大量的文本數據上進行了訓練。
大模型使用變壓器結構等深度學習方法來發現文本數據中的統計關系和模式。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，指的是任何可以創建原創內容的人工智能。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年首次發布ChatGPT時，它是基于純文本LLM GPT-3構建的。但現在，隨著多模態大模型的發展，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，但它們將以不同的方式實現。生成式AI可以改變我們進行3D建模、生成視頻輸出或創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選項中發揮作用。
第三，大模型只是在增長。
大模型自2010年代初就已經存在，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年出現如此指數級增長的一個原因是大模型中參數的擴展，其中GPT-4的參數超過1750億。
總的來說，生成式AI旨在跨各個領域創建原創內容，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造力。
