LLMとジェネレーティブAI：本当の違いとは？

あなたはおそらく用語を聞いたことがあるでしょう ジェネレーティブAI そして 大規模言語モデル (LLM) あちこちに投げつけた多分それは製品のデモ中またはテスト中だったのでしょう チャットボット メモを数秒で要約できます。しかし、会話にどれほど頻繁に登場しても、両者の違いは必ずしも明確ではありません。

それらは同じものですか？そうでもない

ジェネレーティブAIは包括的な用語と考えてください。テキストやコードから画像、さらには音楽まで、新しいコンテンツを作成できるすべてのシステムを網羅しています。LLMはこの傘下に入りますが、特化しているのは言語という強力な機能です。

このガイドでは、LLMと他のタイプのジェネレーティブAIの違いを詳しく説明します。どこが重なっているのか、どこが重なっていないのか、どのように重なっているかがわかります。 人工知能ツール LLMを使って仕事を楽にしましょう。

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ジェネレーティブ AI を理解する

ジェネレーティブAIとは、既存のデータから学習したパターンに基づいてオリジナルのコンテンツを作成できるAIシステムを指します。これらのシステムは分析して生成します。つまり、テキストを書いたり、画像を作成したり、音楽を作曲したり、ビデオを作成したり、3Dモデルをゼロから構築したりできるということです。

おそらく次のようなジェネレーティブAIツールを見たことがあるでしょう。

• ダル・エ — テキストプロンプトを画像に変換します
• ミッドジャーニー — 見事なデジタルアートで知られる
• Suno またはオーディオ — 歌詞とメロディーを含む曲を生成
• 滑走路 — テキスト入力に基づいてビデオを作成および編集します

これらのジェネレーティブAIモデルは、画像、オーディオクリップ、ビデオ映像、書かれたテキストなど、さまざまな形式のデータでトレーニングされます。入力データが多様になればなるほど、AI はより創造的になります。

ジェネレーティブ人工知能は現在、製品設計、マーケティング、カスタマーエクスペリエンス、さらには教育においても重要な役割を果たしています。しかし、LLMの最も一般的な仕事は、通常、テキストを要約することです。

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大規模言語モデル (LLM) とは

OpenAI からの画像

大規模言語モデル（LLM）は、言語と連携するように設計された特定のタイプのジェネレーティブAIです。膨大な量のテキストデータに基づいてトレーニングされています。本、ブログ、記事、スクリプト、さらにはコードを考えてみてください。目標は？一貫性があり、コンテキストを認識し、有用な、人間のようなテキストを生成すること。

次のような人気のある LLM を使用したり聞いたりしたことがあるでしょう。

• GPT OpenAIによる（ジェネレーティブ・プレ・トレーニング・トランスフォーマー）
• バート （トランスフォーマーの双方向エンコーダー表現）（Google）
• クロード アンソロピック作
• ジェミニ グーグル・ディープマインド
• メタズ・ラマ (大規模言語モデルメタ AI)

これらのモデルは、テキストの要約、翻訳、コンテンツ作成、コード生成などの言語タスクに優れています。

しかし、主な違いは次のとおりです。 すべてのLLMはジェネレーティブAIですが、すべてのジェネレーティブAIがLLMであるとは限りません。たとえば、画像や音楽を生成するツールはLLMを使用しません。これらのツールでは、その形式向けに構築されたさまざまなタイプの AI モデルを使用します。

つまり、ジェネレーティブAIがツールボックスであれば、LLMはその中の言語ツールです。

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ジェネレーティブAIとLLMの主な違い

LLMとジェネレーティブAIのアウトプット、トレーニング、複雑さの違いは次のとおりです。

出力

LLMはテキスト用に設計されています。サマリー、電子メール、コードスニペット、チャットボットの応答などを生成します。たとえば、GPT や クロード レポートを書くことも、人間のようなテキストで質問に答えることもできます。したい チャットGPTで会議を要約する?それはLLMの仕事です。詳細はこちら チャットGPT対クロード ここ。

一方、ジェネレーティブAIツールは次のようなものです ミッドジャーニー または 須野 画像や音楽を制作します。そのアウトプットは言葉ではなく、ビジュアル、サウンド、さらにはアニメーションです。画像を生成したり、音楽を作曲したりしたいのであれば、LLMの先を見据えていることになります。

トレーニングデータ

LLMは、何百万もの文書、Webサイト、コードリポジトリを含む広範なテキストデータに基づいてトレーニングを受けています。これにより、文法、文の構造、意味を理解しやすくなります。次のようなツール ジェミニ そしてクロードは、このテキストデータのパターンを学習して、文脈に関連するテキストを生成します。

ビジュアルやサウンドを扱うジェネレーティブAIシステムは、まったく異なるトレーニングデータを使用します。ラベル付きの画像セット、ビデオライブラリ、音楽サンプルを考えてみてください。これらのモデルは、言語の代わりに色、リズム、動きを分析します。

複雑さ

LLMと他のジェネレーティブAIモデルはどちらも複雑ですが、さまざまな形の人工知能に焦点を当てています。LLM は自然言語処理に大きく依存しており、カスタマーサポートシステムやコーディングアシスタントによく使用されます。

一方、敵対的生成ネットワーク（GAN）は多くのビジュアルまたはオーディオのジェネレーティブAIモデルを強化しており、これらのモデルでは多くの場合、画像生成や3Dレンダリングのためのより特殊なアーキテクチャが必要になります。

各モデルの複雑さは、入力データと、生成に必要な出力形式 (テキスト、画像など) と一致します。

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LLMとジェネレーティブAIのどちらを使うべきか

各モデルの長所を知っておくと、その作業に適したツールを選ぶのに役立ちます。LLM を使用する場合と、他のタイプのジェネレーティブ AI を使用する場合の内訳を以下に示します。

LLM を使用するタイミング

LLMは言語関連のタスクに最適です。仕事にテキストが含まれる場合は、LLMが役立つ可能性があります。これらを次の用途に使用してください。

• テキスト生成 — ブログ記事、要約、またはクリエイティブなストーリーを書く
• 言語翻訳 — 複数の言語への翻訳
• コンテンツ要約 — 長い文書を重要なポイントに短縮
• チャットボット開発 — 口調と意図を理解するスマートアシスタントを作る
• コード生成 — GitHub Copilot などのツールは、入力時にコードスニペットを提案します

LLMとジェネレーティブAIはここで一堂に会します。これらの LLM は、一貫性のある高品質なテキストデータを迅速かつ大規模に理解して生成できるように構築されています。

ジェネレーティブ AI を使用するタイミング

その他のジェネレーティブ AI ツールは、非テキスト形式を扱うときに威力を発揮します。以下の用途にお試しください。

• 画像生成 — DALL·EやMidjourneyなどのツールを使ってアイデアをビジュアルに変えましょう
• 音楽作曲 — SunoまたはUdioでオリジナルトラックを作成
• ビデオ制作 — AIビデオツールで短いクリップを作成したり編集したりできます
• 3D モデル生成 —ゲーム、AR/VR、または製品設計に役立ちます

これがジェネレーティブAIと対決する分野です LLM の比較 本当に見せてくれます。LLM は画像や音声を扱いません。これらのフォーマット専用にトレーニングされた他の AI モデルが必要になります。

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TactiqがLLMを活用して生産性を向上させる方法

LLMと他のジェネレーティブAIツールのどちらを使用するかがわかったところで、1つのプラットフォームがLLMを実際のワークフローでどのように機能させるかを見てみましょう。

タクティク OpenAIの大規模な言語モデルを使用して、ZoomやGoogle Meetの通話を自動的に実用的なインサイトに変換します。

TactiqがLLMでできることは次のとおりです。

• アクションアイテムを生成 話し合った内容から自動的に
• 重要な洞察を要約する カスタムプロンプトを使用してワンクリックで
• AI ワークフローの作成 これにより、トランスクリプトをフォローアップメール、プロジェクトドキュメント、または Jira チケットに変換できます

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ラッピングアップ

LLMとジェネレーティブAIには、機械学習を活用したコンテンツ制作という共通の目標があります。しかし、ジェネレーティブAIには画像、音楽、動画を作成するツールが含まれていますが、LLMは言語という1つの強力なフォーマットに焦点を当てています。

アウトプットからトレーニングデータまでの主な違いを理解することは、その仕事に適したツールを選択するのに役立ちます。チャットボットの構築、人間のようなテキストの生成、またはアートやオーディオなどのクリエイティブな形式の探索において、AI は種類ごとに独自の役割を果たします。

また、仕事にコミュニケーション、コラボレーション、または文書化が含まれる場合、LLMを活用したツールには次のようなものがあります。 タクティク 時間を節約し、手動タスクを減らし、チームの最新情報を共有できます。

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よくある質問

ジェネレーティブAIはLLMと同じですか？

いいえ。LLMはすべてジェネレーティブAIの一種ですが、ジェネレーティブAIには言語だけでなく、画像、音楽、動画のモデルも含まれます。

一般的な人工知能とLLMの違いはなんですか？

一般的なAIは、タスク全体で人間の知性を完全に模倣することを目的としています。LLM は、執筆や要約などの言語関連のタスク向けにトレーニングされた専用ツールです。

LLMとGPTにはどのような違いがありますか？

GPTは特定の種類の大規模言語モデルです。つまり、すべての GPT モデルが LLM ですが、すべての LLM が GPT というわけではありません。

ジェネレーティブAI SLMとLLMの違いはなんですか？

SLM (スモールランゲージモデル) は LLM の軽量な代替手段です。どちらも言語モデルの一種ですが、SLM はより速く、より焦点を絞ったユースケース向けに設計されています。

ChatGPTはLLMなのか、それとも単なるジェネレーティブAIなのか？

チャットGPTはLLMです。GPT ファミリーの一部で、プロンプトに基づいて人間のようなテキストを生成するようにトレーニングされています。