Czym się różni sztuczna inteligencja od modelu językowego?

Sztuczna inteligencja (AI) oraz modele językowe są terminami, które wielokrotnie przecinają się w kontekście nowoczesnych technologii. Chociaż dla wielu osób mogą się wydawać bardzo zbliżone do siebie, a wręcz oznaczające to samo, to jest inaczej.

W praktyce są to dwie różne koncepcje, które pełnią stanową zupełnie osobne role w ekosystemie technologicznym.

Tak więc w tym artykule przybliżymy Wam, gdzie dokładnie znajdują się różnice między modelami językowymi a sztuczną inteligencją. Zacznijmy wpierw od AI.

Czym jest sztuczna inteligencja (AI)

Sztuczna inteligencja jest terminem odnoszącym się zdolności danych systemów komputerowych do wykonywania zadań, do których realizacji jest wymagane ludzka inteligencja.

Tutaj możemy wymienić, chociażby takie procesy, jak rozpoznawanie mowy, podejmowanie różnych decyzji, tłumaczenie języków, a także rozumienie języka naturalnego.

Sztuczna inteligencja to bardzo szerokie pojęcie, a jego spektrum obejmuje różne rozwiązania technologiczne, w tym uczenie maszynowe (ML), głębokie uczenie (DL) oraz modele generatywne.

Możemy dodatkowo wskazać też na rodzaje modeli sztucznej inteligencji. Są to:

Głębokie sieci neuronowe (DNN) – ich struktura przypomina w pewnym stopniu ludzkie mózgi, poprzez złożoność z wielu warstw neuronowych. Ta technologia jest stosowana do takich zadań, jak rozpoznawanie obrazów, przetwarzanie języka naturalnego czy jazda z autopilotem;
Regresja logistyczna – ten model jest stosowany głównie do klasyfikacji binarnej, np. weryfikacja, czy dana wiadomość mailowa nie jest spamem;
Regresja liniowa – jest używana do przewidywania wartości danego zbioru na podstawie jednego lub kilku czynników niezależnych;
Drzewa decyzyjne – tego rodzaju modeli AI mają za zadanie podejmowanie decyzji na podstawie serii reguł „jeśli-to”. Czyli, że jeżeli zachodzi dane zjawisko w określonym zbiorze danych, to jego następstwem powinien być dany efekt;
Random Forest – składa się z wielu drzew decyzyjnych, które współpracują, aby poprawić dokładność przewidywań. Model ten jest stosowany w przypadku różnych analiz, głównie na potrzeby prognozowania danych sytuacji;
K-Nearest Neighbors (K-NN) – model stworzony na potrzeby techniki klasyfikacji oraz regresji. Bazuje na podobieństwach danych;
Naiwny klasyfikator Bayesa -model oparty na twierdzeniu Bayesa, który często jest stosowany w analizie tekstów oraz wykrywaniu spamu.

Czy są duże modele językowe (LLM)

Modele językowe, takie jak, chociażby GPT-4, czyli jedna z nowszych wersji chatbota od firmy OpenAI, są specyficznym rodzajem modeli sztucznej inteligencji, które zostały specjalnie zaprojektowane oraz wytrenowane do przetwarzania i generowania tekstu w języku naturalnym.

“Nauczenie” takiego chatbota, jak powinien wykonywać swoje zadania, zachodzi na podstawie wgrania do jego protokołu ogromnych zbiorów danych tekstowych. Dzięki czemu jest on w stanie przewidywać kolejne słowa w zdaniu, co pozwala mu tworzyć spójne i sensowne teksty.

Zastosowanie dużych modeli językowych

Chatboty i asystenci wirtualni – Dzięki modelom językowym chatboty AI mogą prowadzić bardziej naturalne rozmowy z użytkownikami;
Tłumaczenie maszynowe – Modele takie jak wspomniany GPT-4 są w stanie tłumaczyć teksty z jednego języka na inny z zachowaniem bardzo dużej dokładności;
Generowanie treści – LLM są stosowane na potrzeby pisania artykułów, raportów oraz innych form tekstowych na podstawie krótkich promptów;
Analiza sentymentu – duże modele językowe mogą analizować teksty, aby określić emocje i nastroje w nich zawarte.

Różnice między LLM a AI

Chociaż modele językowe są częścią szerokiego spektrum technologii sztucznej inteligencji, to jednak istnieją fundamentalne różnice między nimi:

Zakres zastosowania – Sztuczna inteligencja jest szerokim terminem obejmującym wiele technologii i aplikacji, a duże modele językowe to ich specjalistyczne i skoncentrowane na przetwarzaniu języka naturalnego segmenty;
Cel – Modele językowe są zaprojektowane głównie do pracy z tekstem, podczas gdy AI może obejmować zadania opierające się na generowaniu treści wizualnych oraz dźwiękowych, a także podejmowaniu różnych decyzje i wielu innych tego typu zadań;
Metodologia – Modele językowe zazwyczaj opierają się na głębokich sieciach neuronowych z dużymi zbiorami danych tekstowych. Natomiast sztuczna inteligencja może bazować na wykorzystaniu różnych metod, w tym drzew decyzyjnych, regresji, czy algorytmów bayesowskich.

Aktualne wyzwania i przyszłość LMM oraz AI

Rozwój modeli językowych – rozwój LLM w ostatnich latach znacznie przybrał na tempie. Praktyczne zdolności tego typu rozwiązań stale się poszerzają dzięki postępom w technologiach głębokiego uczenia oraz dostępowi do coraz większych zbiorów danych. Przyszłość tych modeli skupia się przede wszystkim na ich zdolności do jeszcze lepszego analizowania kontekstu, co pozwoli na jeszcze bardziej naturalne interakcje z użytkownikami.

Odpowiedzialność twórców – sztuczna inteligencja tak samo, jak modele językowe niosą ze sobą nowe wyzwania dla ich twórców, co jest związane przede wszystkim z etyką i odpowiedzialnością za dalsze wykorzystanie ich utworów. Konieczne jest upewnienie się, że te technologie nie zaczną być wykorzystywane do szerzenia dyskryminacji oraz błędów systemowych.Aby zadbać o tego typu kwestie, potrzebne jest zacieśnianie współpracy pomiędzy deweloperami, regulatorami a użytkownikami końcowymi.

Integracja z innymi technologiami – modele językowe w ciągu ostatniej dekady zaczęły być w coraz większym stopniu zintegrowane z innymi technologiami, co przyczyniło się do tworzenia bardziej złożonych i wszechstronnie działających systemów. Przykładem może być ich synchronizacja z systemami rozpoznawania mowy, co pozwala na bardziej interaktywne i użyteczne aplikacje, takie jak asystenci głosowi czy systemy obsługi klienta.