おそらく、生成 AI と大規模言語モデル (LLM) という用語が飛び交っているのを聞いたことがあるでしょう。おそらくそれは、製品のデモ中か、メモを数秒で要約できるチャットボットのテスト中だったのでしょう。しかし、会話の中でこれらが頻繁に登場するにもかかわらず、それら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？完全ではありません。
生成 AI を包括的な用語として考えてください。テキストやコードから画像や音楽に至るまで、新しいコンテンツを作成できるすべてのシステムをカバーしています。 LLM はこの傘下に属しますが、言語という強力な 1 つのことに特化しています。
このガイドでは、LLM と他のタイプの生成 AI の違いを詳しく説明します。重複する部分と重複しない部分、および AI ツールが LLM を使用して業務を容易にする方法がわかります。
生成 AI 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と生成を行います。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 モデルを最初から構築したりすることもできます。
おそらく次のような生成 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
- 旅の途中– 見事なデジタルアートで知られています
- スノとかウディオとか– 歌詞とメロディーを含む曲を生成します
- 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
これらの生成 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。入力データが多様であればあるほど、AI はより創造的になれます。
生成人工知能は現在、製品設計、マーケティング、顧客体験、さらには教育においても実際の役割を果たしています。しかし、LLM の最も一般的なタスクは通常、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) とは何ですか?
チャットGPTOpenAIからの画像
大規模言語モデル (LLM) は、言語を操作するように設計された特定のタイプの生成 AI です。彼らは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ましょう。目標？一貫性があり、コンテキストを意識した、有用な人間のようなテキストを生成するため。
おそらく、次のような人気のある LLM を使用したり、聞いたことがあるでしょう。
- GPT(Generative Pre-trained Transformer) by OpenAI
- バート(Transformers の双方向エンコーダー表現) by Google
- クロードby アントロピック
- ジェミニGoogleディープマインドによる
- メタのLLaMA(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、重要な違いは次のとおりです。すべての LLM は生成 AI ですが、すべての生成 AI が LLM であるわけではありません。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。彼らは、それらのフォーマット用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、生成 AI がツールボックスである場合、LLM はその内部にある言語ツールです。
生成 AI と LLM の主な違い
LLM と生成 AI の出力、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。概要、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 と Claude はどちらも人間のようなテキストでレポートを作成したり、質問に答えたりできます。 ChatGPT を使用して会議を要約したいですか?それがLLMの仕事です。 ChatGPT 対クロードの詳細については、こちらをご覧ください。
一方で、次のような生成型 AI ツール旅の途中または太陽映像や音楽を制作します。彼ら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、音楽を作曲したりする場合は、LLM の先に目を向けることになります。
トレーニングデータ
LLM は、数百万のドキュメント、Web サイト、コード リポジトリを含む広範なテキスト データでトレーニングされます。これは、文法、文の構造、意味を理解するのに役立ちます。 Gemini や Claude などのツールは、このテキスト データのパターンを学習して、文脈に関連したテキストを生成します。
ビジュアルやサウンドを処理する生成 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、または音楽サンプルを考えてください。これらのモデルは、言語の代わりに色、リズム、または動きを分析します。
複雑
LLM とその他の生成 AI モデルはどちらも複雑ですが、さまざまな形式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生成 AI モデルを強化しており、多くの場合、画像生成または 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です。
各モデルの複雑さは、入力データと、生成する必要がある出力形式 (テキスト、画像、その他) に一致します。
生成 AI と LLM の主な違い
以下も参照してください。Windows 11 で無料の LLM ツールをローカルで実行する方法
LLM と生成 AI を使用する場合
各モデルの長所を理解すると、作業に適したツールを選択するのに役立ちます。ここでは、LLM を使用する場合と他のタイプの生成 AI を使用する場合について詳しく説明します。
LLM を使用する場合
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。それらを次の用途に使用します。
- テキストの生成– ブログ投稿、要約、クリエイティブなストーリーを書く
- 言語翻訳– 複数の言語にまたがる翻訳
- 内容の要約– 長い文書を短くして重要なポイントをまとめます
- チャットボット開発– 口調と意図を理解するスマートなアシスタントを作成する
- 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 と生成 AI がここに集まります。これらの LLM は、一貫した高品質のテキスト データを迅速かつ大規模に理解して生成するように構築されています。
生成 AI を使用する場合
他の生成 AI ツールは、テキスト以外の形式を扱う場合に威力を発揮します。試してみてください:
- 画像生成– DALL・E や Midjourney などのツールを使用してアイデアをビジュアルに変換します
- 作曲– Suno または Udio でオリジナルのトラックを作成
- 動画作成– 短いクリップを作成したり、AI ビデオ ツールを使用して編集したりできます
- 3Dモデルの生成– ゲーム、AR/VR、または製品設計に役立ちます
これは、生成 AI と LLM の比較が実際に示すところです。 LLM は画像や音声を扱いません。これらの形式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。
Tactiq が生産性のために LLM を活用する方法
Tactiq が生産性のために LLM を活用する方法LLM と他の生成 AI ツールをいつ使用するかがわかったので、次は、あるプラットフォームが実際のワークフローで LLM をどのように機能させるかを見てみましょう。
Tactiq は、OpenAI の大規模な言語モデルを使用して、Zoom および Google Meet の通話を自動的に実用的な洞察に変換します。
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する議論された内容から自動的に
- 重要な洞察を要約するワンクリックでカスタムプロンプトを使用
- AI ワークフローを作成する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 チケットに変換します。
前回の営業電話から決定事項を抽出したいですか? Tactiqならそれができます。チームに簡単な要約を送信する必要がありますか?数秒で完了します。 LLM を利用したこれらの機能は、単にスマートであるだけではありません。実用的です。チームの連携を維持し、仕事を前進させることができます。
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まとめ
LLM と生成 AI は、機械学習を利用したコンテンツ作成という共通の目標を共有しています。しかし、生成 AI には画像、音楽、ビデオを生成するツールが含まれますが、LLM は言語という 1 つの強力な形式に焦点を当てています。
出力からトレーニング データまでの主な違いを理解すると、ジョブに適切なツールを選択するのに役立ちます。各タイプの AI は、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、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、Tactiq などの LLM を利用したツールを使用すると、時間を節約し、手動タスクを削減し、チームの同期を保つことができます。
よくある質問
生成 AI は LLM と同じですか?
いいえ、すべての LLM は生成 AI の一種ですが、生成 AI には言語だけでなく画像、音楽、ビデオのモデルも含まれます。
一般的なAIとLLMの違いは何ですか？
一般的な AI は、タスク全体にわたって人間の知能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用に訓練された特殊なツールです。
LLM と GPT の違いは何ですか?
GPT は、特定の種類の大規模言語モデルです。したがって、すべての GPT モデルは LLM ですが、すべての LLM が GPT であるわけではありません。
生成 AI SLM と LLM の違いは何ですか?
SLM (Small Language Model) は、LLM の軽量な代替品です。どちらも言語モデルの一種ですが、SLM はより高速で、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 ですか、それとも単なる生成 AI ですか?
ChatGPT は LLM です。これは GPT ファミリの一部であり、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訓練されています。
