Was sind die Unterschiede zwischen generativer AI und großen Sprachmodellen? Was haben diese beiden hochaktuellen Technologien gemeinsam? In diesem Artikel untersuchen wir die Zusammenhänge.
Um das Konzept zu erklären, habe ich ChatGPT gebeten, mir einige Analogien zu nennen, in denen die generative AI mit LLMs verglichen wird. Und stellvertretend für generative AI hat ChatGPT versucht, die ganzen Lorbeeren zu ernten. So heißt es zum Beispiel: „Generative AI ist die Plaudertasche auf der Cocktailparty, die das Gespräch mit wilden Anekdoten am Laufen hält, während LLMs die akribischen Bibliothekare sind, die jedes Wort katalogisieren, das auf einer Party jemals ausgesprochen wurde.“ Jetzt mal ehrlich, wer hört sich hier lustiger an? Nun, der Witz geht auf Kosten von ChatGPT, denn ohne LLMs gäbe es ChatGPT nicht.
AI-Tools, die Text generieren, wie ChatGPT und LLMs, sind untrennbar miteinander verbunden. LLMs haben in den letzten Jahren exponentiell an Größe zugenommen. Sie treiben die generative AI voran, indem sie die benötigten Daten liefern. Ohne Daten und die Modelle, die sie verarbeiten, gäbe es so etwas wie ChatGPT gar nicht.
Hier können Sie eine weitere häufig gestellte Frage klären: Generative AI vs. maschinelles Lernen.
3 Fakten über generative AI im Vergleich zu LLMs
Beim Vergleich von generativer AI und LLM fallen drei wesentliche Dinge auf.
1. Nicht alle generativen AI-Tools basieren auf LLMs, aber alle LLMs sind eine Spielart der generativen AI
Generative AI ist eine weit gefasste Kategorie für eine Art von AI, die sich auf jede künstliche Intelligenz bezieht, die eigene Inhalte erstellen kann. Generative AI-Tools bauen auf zugrunde liegenden AI-Modellen auf, wie z. B. einem großen Sprachmodell (LLM). LLMs sind der textgenerierende Teil der generativen AI.
2. LLMs erzeugen reine Textausgaben
LLMs können nur Textausgaben erzeugen, und früher konnten sie auch nur Texteingaben akzeptieren. Als OpenAI ChatGPT im Jahr 2022 erstmals veröffentlichte, beruhte es auf einem reinen Text-LLM, nämlich GPT-3. Aber mit der Entwicklung von „multimodalen“ LLMs können diese LLMs nun auch Audio, Bilder usw. als Eingabe verarbeiten. Die nächste Version von OpenAI, GPT-4, ist ein Beispiel für ein multimodales LLM.
Sowohl generative AI als auch LLMs werden die Industrie revolutionieren, allerdings auf unterschiedliche Weise. Generative AI könnte die Art und Weise verändern, wie wir 3D-Modelle erstellen, Videoausgaben generieren oder Sprachassistenten und andere Audiosignale erzeugen. LLMs werden sich eher auf die Erstellung von textbasierten Inhalten konzentrieren, haben aber auch noch andere wichtige Einsatzmöglichkeiten (und könnten eine Rolle bei weiteren generativen AI-Optionen wie Sprachassistenten spielen).
3. Die Zahl der LLMs nimmt weiter zu
LLMs gibt es seit den frühen 2010er-Jahren, aber sie gewannen an Beliebtheit, als leistungsstarke generative AI-Tools wie ChatGPT und Google Bard auf den Markt kamen. Die Everest Group stellt fest, dass ein Grund für das exponentielle Wachstum im Jahr 2023 die Erweiterung der Parameter in großen Sprachmodellen ist, wobei GPT-4 mehr als 175 Milliarden Parameter aufweist.
Diese Tabelle zeigt die wichtigsten Unterschiede auf.
Generative AI vs. LLM: Was ist nun der Unterschied? Generative AI ist eine Kategorie, die eine Vielzahl von Tools enthält, die Informationen aus LLMs und anderen Arten von AI-Modellen, die maschinelles Lernen verwenden, nutzen, um neue Inhalte zu generieren. Ein LLM ist eine Art von AI-Modell, das maschinelles Lernen auf der Grundlage von Milliarden von Parametern verwendet, um Text zu verstehen und zu erstellen.
Hat ChatGPT also recht mit der Plaudertasche oder dem Bibliothekar? Ich gebe es nur ungern zu, aber es könnte wirklich so sein.
Um dieses Konzept weiter zu vertiefen, werden wir uns einige Beispiele ansehen, die das Zusammenspiel zwischen generativer AI und LLMs zeigen.
Sie werden feststellen, dass wir in diesem Artikel Daten und AI als miteinander verwoben beschrieben haben. Das liegt daran, dass sie untrennbar miteinander verbunden sind. Wenn Sie also über den Einsatz von AI in Ihrem Unternehmen nachdenken, sollten Sie mit dem grundlegendsten Punkt beginnen: dem Datenschutz. Unser Leitfaden für private AI erklärt, wo man beim Thema Datenschutz und AI ansetzen sollte.
Beispiele für LLMs und GenAI bei der Arbeit.
Sehen Sie sich die drei folgenden Beispiele an, um zu verstehen, wie LLMs und andere Formen der generativen AI unterschiedliche Rollen spielen.
Case Management
Ein Kunde stellt einem Sachbearbeiter eine Frage zu seinem Fall. Anstatt jede E-Mail, jedes Dokument und jede Chatmitschrift zu durchsuchen, um eine Antwort zu finden, bittet der Sachbearbeiter ein umfangreiches Sprachmodell um eine Zusammenfassung der Daten, die mit der Frage zusammenhängen. Das LLM bietet einen textlichen Überblick über die wichtigsten Akteure, Fallbeispiele und Vorschläge für die nächsten Schritte. In diesem Szenario hatte der Kunde auch technische Probleme beim Hochladen von Dokumenten zu seinem Fall, so dass der Sachbearbeiter ein generatives, AI-gestütztes Videoerstellungstool verwendete, um ihm einen Video-Walkthrough des Prozesses zu senden.
Erstellung von Marketing-Personas.
Ein Vermarkter möchte mithilfe von generativer AI eine synthetische Persona für seine Zielgruppe erstellen. Er nutzt dazu ein LLM, dem er Fragen wie „Woher bekommt meine Persona ihre Nachrichten?“ oder „Wie möchte ich mit meiner Persona kommunizieren?“ stellt, und verwendet die Antworten, um eine Geschichte über die Persona zu schreiben. Auf der Grundlage dieser Informationen wird ein generatives AI-Tool dazu veranlasst, Bilder zu erstellen, die diese Persona repräsentieren.
Datenanalyse und -visualisierung.
Ein Analyst nimmt eine Datendatei und lädt sie in ein LLM hoch. Er bittet das Tool, die Daten zu analysieren und Trends zu ermitteln. Der Analyst prüft die Trends und nutzt sein Wissen über den Datenkontext, um nur die Trends auszuwählen und zu bearbeiten, die sinnvoll sind. Anschließend verwendet er ein generatives AI-Tool, um Diagramme zu erstellen, die die Trenddaten in den Markenfarben seines Unternehmens anzeigen.
Wie Sie sehen, ist generative AI eine große, breit gefächerte Kategorie, die mehrere Modelle umfasst. LLM ist eines der Modelle, die viel Aufmerksamkeit erhalten haben (und LLMs sind sicherlich vielseitig), aber sie sind nur eine Art von generativer AI.
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