揭开 AI 的神秘面纱：传统 AI、生成式 AI 和大型语言模型之间的主要区别

Microsoft 联合创始人 Bill Gates 表示：“生成式 AI 有可能以我们无法想象的方式改变世界。它有能力创造新的想法、产品和服务，使我们的生活更轻松、更高效、更有创意。它还有可能解决世界上一些最大的问题，例如气候变化、贫困和疾病。¹

人工智能 （AI） 继续影响着技术和商业的未来。但是，传统 AI、生成式 AI （GenAI） 和大型语言模型 （LLM） 等术语经常互换使用。

这些 AI 范式中的每一种都有不同的目的，并基于不同的技术基础。

在这篇博客中，我们将定义这些区别，解释它们的相互联系，并展示跨行业实际应用的示例，以帮助业务高管、开发人员和决策者做出更好的判断。

简介

在过去十年中，AI 的发展产生了各种工具和模型，这些工具和模型被归类为 AI 的广泛范畴，但在功能和设计上却存在很大差异。

了解 Traditional AI、GenAI 和 LLM 之间的区别不仅仅是学术性的;它是战略性的。每个都有优点、缺点和理想的应用。

然而，以定向方式使用这些技术有可能严重无效、陷入道德陷阱或次优。

传统人工智能

传统 AI 是指使用算法和逻辑来解决特定问题的系统。几十年来，这些模型一直在使用，并且通常是基于规则的、预测性的或以决策为中心的。它们需要结构化数据，并在明确定义的参数内运行。

主要特点：

• 需要手动规则或监督式学习。
• 准确完成分配的任务。
• 数据驱动，但通常不在庞大的非结构化数据集上进行训练。

例子：

• 银行业的欺诈检测算法。
• 制造业的预测性维护。
• 虚拟助手和聊天机器人遵循规则。
• 带有推荐引擎的电子商务平台。
• 传统 AI 在需要一致性、可重复性和可解释性的环境中非常有用。

生成式人工智能

GenAI 代表了从传统数据分析到创造性计算的根本转变。与仅解释数据的传统模型不同，生成式 AI 系统可以创建大量新项目、书面文本、音乐或合成图像，以复制它学习的“模式”。因此，GenAI 因其创造原创输出的能力而成为许多不同行业创新的典型代表。

Gen AI 的主要特点：

• 能够从庞大的数据集中学习以生成新的、合理的内容。
• 通常使用生成对抗网络 （GAN） 或变压器等架构。
• 能够生成文本、图像、代码、音频甚至视频。

例子：

• ChatGPT 撰写电子邮件、摘要或论文。
• DALL·E 从文本提示生成自定义图像。
• MusicLM 根据心情描述创作歌曲。
• RunwayML 从脚本创建视频内容。

生成式 AI 对于创意、个性化和自动化交叉的行业（如营销、设计、教育和媒体）具有变革性。

大型语言模型 （LLM）

LLM 是生成式 AI 的一个子集，用于理解和生成人类语言。LLM 使用基于 transformer 的架构（如 GPT 和 BERT）在大型文本语料库上进行训练，以学习模式、上下文含义、语法和语义，从而能够生成连贯且与上下文相关的语言输出。

主要特点：

• 基于文本的任务方面的专业知识，包括摘要、翻译、问答和内容创建以及创建文件、图像、视频。
• 提高对长篇文章上下文的理解。
• 精通多种语言，适应不同的领域。

虽然 LLM 是许多生成式 AI 工具的基础技术，但并非所有生成式 AI 工具都依赖于它们;有些则专注于图像、视频或音频的生成。

全面的比较分析：

属性	传统 AI	生成式 AI	大型语言模型 （LLM）
功能	预测/分析	创意/生成	语言理解与生成
数据要求	结构化，标记	非结构化、大规模	大规模文本语料库
输出	决策、分类	文本、图像、音频、视频	类人文本
复杂性	低至中度	高	非常高
可解释性	高	中到低	中等
例子	决策树、SVM、逻辑回归	ChatGPT、DALL'E、MusicLM	GPT-4， 双子座， 克劳德

相互关系和依赖关系：

上面提到的模型不是独立的;模型组合行为可能作为一个。当今世界上性能最佳的 AI 解决方案受益于传统 AI 和生成式 AI 的结合，从而同时提供两者。传统 AI 专注于以结构化、编程的方式完成任务和生成模型，以利用创造力和可变性。组织可以利用更智能的 AI 驱动的解决方案，通过将两者相结合来创造更具适应性和影响力的结果。

• 医疗 AI 平台可以使用传统 AI 来检测扫描和 LLM 中的异常，从而生成临床报告。
• 在金融领域，传统的 AI 模型可以检测可疑交易，而 Gen AI 会生成面向客户的叙述或警报。
• LLM 是生成式 AI 的一个子集，为 ChatGPT、Copilot 和 AI 驱动的搜索助手等工具提供语言支持。

了解这些技术如何重叠有助于更好地进行系统设计和部署。

AI 如何推动各行各业的变革：

• 医疗：用于医疗保健的经典 AI 有助于通过准确的医学图像分析进行疾病诊断。在缺乏真实数据的情况下，GenAI 可以通过生成人工患者数据来改进训练模型来提供帮助。LLM 除了提供临床术语简化和增加与患者的沟通外，还通过生成医学摘要来帮助医生。
• 金融：AI 已经为金融行业带来了重大变化。传统方法在检测欺诈和评估信用风险方面仍然有效。GenAI 能够创建个性化报告和客户通信。LLM 通过协商复杂的财务文件和总结市场信息，充当财务顾问的智能助手。
• 零售：传统的 AI 应用程序适用于需求预测和库存优化。生成式 AI 非常适合创造性劳动，包括引人注目的产品描述以及创造性的营销信息。LLM 提供智能聊天机器人和定制消息，以改善客户体验。

对企业的战略影响：

选择正确类型的 AI 主要取决于您的目标。

• 传统的 AI 模型因其效率、可靠性和易于解释性而成为客户细分和客户流失预测的理想选择。
• Gen AI 为自动化创意任务（如内容创建和图像生成）提供了巨大的潜力。
• LLM 非常适合文档摘要和客户支持等语言任务。

道德考虑：

GenAI 和 LLM 带来了独特的挑战——从错误信息、抄袭和偏见到潜在的数据泄露和幻觉。LLM 需要大量的计算资源和严格的控制，而传统 AI 通常更透明且更易于审计。企业必须满足基础设施需求，确保他们遵守规则，并密切监控训练数据以负责任地扩展 AI。这种方法有助于开发合乎道德且可靠的 AI 系统

“AI 不是一种统一的技术。”

传统的 AI、GenAI 和 LLM 都提供了独特的优势并服务于不同的目的。虽然结构化决策仍然需要传统 AI，但生成式 AI 和 LLM 正在自动化、创造力和通信方面开辟新天地。

了解它们的差异使组织能够战略性地实施 AI;为正确的挑战选择正确的工具，根据需要组合模型，并为 AI 越来越多地集成到业务各个方面的未来做好准备。

随着我们进入未来的 AI 时代，传统 AI、GenAI 和 LLM 将在我们的业务运营中发挥不可或缺的作用。然而，关键在于确定哪种特定类型的 AI 最适合每个用例。

引用

¹ 福布斯文章