LLM vs IA generativa: ¿cuál es la verdadera diferencia?

Probablemente hayas escuchado los términos IA generativa y modelos lingüísticos extensos (LLM) tirado por ahí. Tal vez fue durante la demostración de un producto o mientras probaba un chatbot que podría resumir tus notas en segundos. Pero a pesar de la frecuencia con la que aparecen en una conversación, la diferencia entre ellas no siempre es clara.

¿Son lo mismo? No del todo.

Piense en la IA generativa como el término general. Abarca todos los sistemas que pueden crear contenido nuevo, desde texto y código hasta imágenes e incluso música. Los LLM se incluyen en este ámbito, pero se especializan en una cosa poderosa: el lenguaje.

En esta guía, analizaremos la diferencia entre los LLM y otros tipos de IA generativa. Verás dónde se superponen, dónde no y cómo Herramientas de IA usa los LLM para facilitar tu jornada laboral.

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Comprensión de la IA generativa

La IA generativa se refiere a los sistemas de IA que pueden crear contenido original en función de los patrones que han aprendido de los datos existentes. Estos sistemas analizan y generan. Esto significa que pueden escribir texto, producir imágenes, componer música, crear vídeos e incluso crear modelos 3D desde cero.

Probablemente hayas visto herramientas de IA generativa como:

• DALL·E — convierte las indicaciones de texto en imágenes
• A mitad del viaje — conocido por su impresionante arte digital
• Suno o Audio — generar canciones con letras y melodías
• Pasarela — crea y edita vídeos a partir de entradas de texto

Estos modelos de IA generativa se entrenan en diversas formas de datos, como imágenes, clips de audio, secuencias de vídeo y texto escrito. Cuanto más diversos sean los datos de entrada, más creativa será la IA.

La inteligencia artificial generativa ahora desempeña un papel real en el diseño de productos, el marketing, la experiencia del cliente e incluso la educación. Pero la tarea más popular de los LLM suele ser resumir el texto.

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¿Qué son los modelos lingüísticos grandes (LLM)?

Imagen de OpenAI

Los modelos lingüísticos extensos (LLM) son un tipo específico de IA generativa diseñada para trabajar con el lenguaje. Están entrenados con grandes cantidades de datos textuales. Piense en libros, blogs, artículos, guiones e incluso código. ¿La meta? Generar un texto similar al humano que sea coherente, sensible al contexto y útil.

Probablemente hayas usado u oído hablar de LLMs populares como:

• GPT (Transformador generativo preentrenado) de OpenAI
• BERTA (Representaciones de codificadores bidireccionales a partir de transformadores) de Google
• Claudio de Anthropic
• Géminis de Google DeepMind
• La llama de Meta (Meta AI del modelo de lenguaje grande)

Estos modelos se destacan en tareas lingüísticas como el resumen de textos, la traducción, la creación de contenido y la generación de código.

Pero esta es la diferencia clave: todos los LLM son IA generativa, pero no todos los LLM son LLM. Por ejemplo, las herramientas que generan imágenes o música no utilizan LLM. Utilizan diferentes tipos de modelos de IA creados para esos formatos.

En resumen, si la IA generativa es la caja de herramientas, los LLM son las herramientas lingüísticas internas.

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Diferencias clave entre la IA generativa y los LLM

Así es como los LLM y la IA generativa se diferencian en cuanto a rendimiento, formación y complejidad.

Salida

Los LLM están diseñados para texto. Generan cosas como resúmenes, correos electrónicos, fragmentos de código o respuestas de chatbots. Por ejemplo, GPT y Claudio puede escribir informes o responder preguntas en texto similar al de un humano. ¿Quieres resumir reuniones con ChatGPT? Es un trabajo para un LLM. Obtenga más información sobre ChatGPT contra Claude aquí.

Por otro lado, herramientas de IA generativa como A mitad del viaje o Suno producen imágenes y música. Sus productos no son palabras, sino imágenes, sonidos o incluso animaciones. Si quieres generar imágenes o componer música, vas más allá de los LLM.

Datos de entrenamiento

Los LLM se capacitan en datos de texto extensos, incluidos millones de documentos, sitios web y repositorios de código. Esto les ayuda a entender la gramática, la estructura de las oraciones y el significado. Herramientas como Géminis y Claude aprenden patrones en estos datos textuales para generar texto relevante desde el punto de vista del contexto.

Los sistemas de IA generativa que manejan imágenes o sonidos utilizan datos de entrenamiento muy diferentes. Piense en conjuntos de imágenes, bibliotecas de vídeos o muestras de música etiquetadas. Estos modelos analizan el color, el ritmo o el movimiento en lugar del lenguaje.

Complejidad

Tanto los LLM como otros modelos de IA generativa son complejos, pero se centran en diferentes formas de inteligencia artificial. Los LLM dependen en gran medida del procesamiento del lenguaje natural y, a menudo, se utilizan como sistemas de atención al cliente o asistentes de codificación.

Mientras tanto, las redes generativas de confrontación (GAN) impulsan muchos modelos de IA generativa visual o de audio y, a menudo, requieren arquitecturas más especializadas para la generación de imágenes o la representación 3D.

La complejidad de cada modelo coincide con los datos de entrada y la forma de salida que necesita producir: texto, imágenes o cualquier otra cosa.

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Cuándo usar LLM frente a IA generativa

Conocer los puntos fuertes de cada modelo le ayuda a elegir la herramienta adecuada para el trabajo. Este es un desglose de cuándo usar los LLM y cuándo usar otros tipos de IA generativa.

Cuándo usar los LLM

Los LLM son los mejores para las tareas relacionadas con el idioma. Si tu trabajo implica texto, es probable que un LLM pueda ayudarte. Utilízalos para:

• Generación de texto — escribir publicaciones de blog, resúmenes o historias creativas
• Traducción de idiomas — traducir en varios idiomas
• Resumen de contenido — acortar los documentos largos para convertirlos en conclusiones clave
• Desarrollo de chatbots — crear asistentes inteligentes que entiendan el tono y la intención
• Generación de código — herramientas como GitHub Copilot sugieren fragmentos de código a medida que escribes

Los LLM y la IA generativa se unen aquí. Estos LLM están diseñados para comprender y producir datos de texto coherentes y de alta calidad de forma rápida y a escala.

Cuándo usar la IA generativa

Otras herramientas generativas de IA brillan cuando trabajas con formatos que no son de texto. Pruébalas para:

• Generación de imágenes — convierte las ideas en imágenes con herramientas como DALL·E o Midjourney
• Composición musical — crea pistas originales con Suno o Udio
• Creación de vídeos — haga clips cortos o ediciones con herramientas de vídeo de IA
• Generación de modelos 3D — útil para juegos, AR/VR o diseño de productos

Aquí es donde la IA generativa vs. Comparación de LLM realmente se nota. Los LLM no manejan imágenes ni sonido. Necesitarás otros modelos de IA entrenados específicamente para esos formatos.

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Cómo aprovecha Tactiq las LLM para la productividad

Ahora que sabe cuándo usar los LLM en comparación con otras herramientas de IA generativa, veamos cómo una plataforma hace que los LLM funcionen en flujos de trabajo del mundo real.

Tactiq utiliza los grandes modelos lingüísticos de OpenAI para convertir automáticamente sus llamadas de Zoom y Google Meet en información procesable.

Esto es lo que Tactiq puede hacer con los LLM:

• Generar elementos de acción automáticamente a partir de lo discutido
• Resuma las ideas clave con un clic mediante indicaciones personalizadas
• Cree flujos de trabajo de IA que convierten las transcripciones en correos electrónicos de seguimiento, documentos de proyectos o tickets de Jira

¿Quiere extraer las decisiones de su última llamada de ventas? Tactiq puede hacerlo. ¿Necesitas enviar un resumen rápido a tu equipo? Hecho en segundos. Estas funciones impulsadas por LLM no solo son inteligentes. Son prácticas. Mantienen a tu equipo alineado y hacen que tu trabajo avance.

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Finalizando

Los LLM y la IA generativa comparten un objetivo común: la creación de contenido con la ayuda del aprendizaje automático. Pero si bien la IA generativa abarca herramientas que producen imágenes, música y vídeos, los LLM se centran en un formato poderoso: el lenguaje.

Comprender las diferencias clave, desde los datos de salida hasta los de capacitación, puede ayudarlo a elegir la herramienta adecuada para el trabajo. Cada tipo de IA desempeña un papel único a la hora de crear un chatbot, generar texto similar al de un humano o explorar formatos creativos como el arte o el audio.

Y si su trabajo implica la comunicación, la colaboración o la documentación, las herramientas impulsadas por LLM, como Tactiq puede ahorrar tiempo, reducir las tareas manuales y mantener a tu equipo sincronizado.

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Preguntas frecuentes

¿La IA generativa es lo mismo que la LLM?

No. Todos los LLM son un tipo de IA generativa, pero la IA generativa también incluye modelos para imágenes, música y vídeos, no solo para el lenguaje.

¿Cuál es la diferencia entre la IA general y el LLM?

La IA general tiene como objetivo imitar la inteligencia humana completa en todas las tareas. Los LLM son herramientas especializadas capacitadas para tareas relacionadas con el lenguaje, como escribir o resumir.

¿Cuál es la diferencia entre LLM y GPT?

GPT es un tipo específico de modelo de lenguaje grande. Por lo tanto, si bien todos los modelos GPT son LLM, no todos los LLM son GPT.

¿Cuál es la diferencia entre IA generativa SLM y LLM?

Los SLM (modelos de lenguaje pequeño) son alternativas ligeras a los LLM. Ambos son tipos de modelos de lenguaje, pero los SLM están diseñados para casos de uso más rápidos y enfocados.

¿ChatGPT es un LLM o solo IA generativa?

ChatGPT es un LLM. Forma parte de la familia GPT y está capacitado para generar texto similar al humano a partir de instrucciones.