生成式人工智能与大型语言模型（LLMs）：
这两项尖端人工智能技术听起来就像是两种截然不同、无法相提并论的东西。一个明显是专注于内容创造的人工智能类型，而另一个是一类模型。如果它们听起来像是可比的，可能更像是生成模型人工智能对大型模型人工智能，或者可能是生成式语言模型对大型语言模型。
这并不完全像是苹果对苹果的比较。更像是苹果对茄子。但尽管这两者听起来有所不同，它们各自的用例却有很多相似之处。此外，它们并不是相互排斥的；它们可以有效地互为补充，作为共同驾驶员，当它们这样做时，它们可以高飞。随着各自市场价值数十亿美元，这两种现象正在医疗保健、电子商务（例如亚马逊）、房地产以及其他行业的未来中勾勒出一片光明的前景。
那么，你如何区分这些开拓性技术，并知道是什么使它们成为兼容的一对呢？
生成式人工智能：生产创意内容
让我们从生成式人工智能开始。ChatGPT能够生成不可思议地类似人类的新内容，这可能会让人联想到。
生成式人工智能可以被定义为专注于创建具有生成原创内容能力的模型，例如图像、音乐或文本。通过吸收大量的训练数据，生成式人工智能模型可以使用复杂的机器学习算法来理解模式并制定输出。它们的技术包括循环神经网络（RNNs）和生成对抗网络（GANs）。此外，转换器架构（由ChatGPT中的T表示）是这项技术的关键元素。
例如，一个图像生成模型可能会在数百万张照片和绘画的数据集上进行训练，以学习构成各种视觉内容的模式和特征。同样，音乐和文本生成模型分别在庞大的音乐或文本数据集上进行训练。
生成式人工智能模型的关键例子包括：
DALL-E：由OpenAI开发的这个平台，经过对各种图像的培训，可以基于文本描述生成独特且详细的图像。其秘密：理解单词之间的上下文和关系。
Midjourney：这个专注于创意应用的生成式人工智能平台，让人们能够通过利用深度学习技术来创造富有想象力的艺术图像。你可以交互式地指导生成过程，提供最终产生视觉上引人入胜输出的高层指导。
Dream Studio：这个生成式人工智能平台（也提供开源免费版本），使得想成为作曲家的人能够创造音乐。它利用机器学习算法分析音乐数据中的模式，并根据输入和风格偏好生成新颖的作品。这使得音乐家可以探索新的和侧面的想法，并增强他们的创作过程。
Runway：这个平台为创意专业人士提供一系列生成式人工智能工具。它可以生成逼真的图像，操纵照片，创建3D模型，自动化电影制作等等。采用生成式人工智能的艺术家可以尝试调整多种技术。据该公司表示，“人工智能带来了各种规模的自动化，引入了我们创造方式的巨大变化。”
LLMs：增强上下文理解和记忆
LLMs是一类特殊的人工智能模型，使用自然语言处理（NLP）来理解和生成类似人类的基于文本的内容。与应用广泛的生成式人工智能模型不同，LLMs专门设计用于处理与语言相关的任务。它们的种类包括可调整的基础模型。
这些大型模型实现了上下文理解和记忆，因为记忆单元被整合到它们的架构中。它们存储和检索相关信息，然后可以产生连贯且上下文准确的回应。
LLMs的例子包括：
GPT-3（生成式预训练转换器3）：由OpenAI开发，这是最著名的LLMs之一，能够产生连贯、上下文恰当的文本。它已经被广泛用于包括聊天机器人、内容生成和语言翻译等应用中。GPT-4：这是GPT-3的继任者，提供了在上下文理解和记忆能力方面的进步。作为一个不断进化的模型，其目标是进一步提高生成文本的质量，并推动语言生成的边界。PaLM 2（预训练自回归语言模型2）：这是一个非GPT例子的LLM，专注于语言理解和生成，提供了在诸如语言建模、文本完成和文档分类等任务中的增强性能。凭借这些功能，它在支持谷歌Bard聊天机器人方面做得很好。
生成式人工智能加上LLMs：一个动态组合
既然你对生成式人工智能和大型语言模型技术在一些实际领域的工作方式有了了解，那么这里还有一些其他的事情需要考虑：当它们一起使用时，它们可以增强各种应用，并解锁一些令人兴奋的可能性。这些包括：
内容生成
LLMs和生成式人工智能模型可以在包括图像、音乐和文本在内的领域中生成原创的、上下文相关的创意内容。例如，一个在绘画数据集上训练的生成式人工智能模型可以通过一个“理解”艺术史并能够生成艺术作品描述和分析的LLM来增强。这种内容生成组合对电子商务等行业来说是一个福音。无论你的在线商店销售什么，这项技术都可以生成引人入胜的营销图像和措辞，帮助你的品牌更好地吸引购物者。无论你是在社交媒体上还是在你的网站上发布AI辅助的内容，它都可以帮助你更快地赢得客户并增加你的销售额。
内容个性化
通过利用生成式人工智能和LLMs，你可以精准地为个别购物者个性化内容。LLMs可以理解购物者的偏好并生成个性化的推荐，而生成式人工智能可以根据偏好创建定制内容，包括针对性的产品推荐、个性化内容和可能感兴趣的项目的广告。
聊天机器人和虚拟助手
LLMs可以通过纳入生成式人工智能技术来增强机器人和助手的对话能力。LLMs提供上下文和记忆能力，而生成式人工智能使得能够产生引人入胜的回应。这导致了更自然、更类似人类的互动对话。同样，这项技术的改进最终可以帮助提高购物者满意度。
多模态内容生成
大型语言模型可以与处理其他模态的生成式人工智能模型结合起来，例如图像或音频。这允许生成多模态内容，AI系统能够为图像创建文本描述或为视频创建配乐。通过结合语言理解的优势和内容生成，AI系统可以创建更丰富、更沉浸式的内容，吸引购物者和其他在线潜在客户的注意力。
讲故事和叙事生成
当与生成式人工智能结合时，LLMs可以被用来创造故事和叙事。人类作家可以提供提示和初始故事元素，AI系统然后可以生成后续内容，同时保持连贯性并保持在上下文中。这种合作打开了在线零售的可能性，可以简化产品和服务的生命周期并提升投资回报率。
内容翻译和本地化
LLMs可以与生成式人工智能模型一起使用，以改进内容翻译和本地化。大型语言模型可以解读语言的细微差别，而生成式人工智能可以创建准确的翻译和内容的本地化版本。这种组合使得能够实时进行更准确、上下文恰当的翻译，提高全球沟通和内容可访问性。
内容摘要
大型语言模型和生成式人工智能模型都可以生成长篇内容的简洁摘要。它们的优势：LLMs可以评估上下文和关键点，而生成式人工智能可以开发精简的文本版本，捕捉原始材料的本质。这确保了有效的信息检索，并让人们能够快速掌握长篇文件中阐述的主要思想。
出自：https://mp.weixin.qq.com/s/UkGikV4fkp9M9gW2__9pCQ