W świecie, którym panuje sztuczna inteligencja na co dzień, ciężko nie wspomnieć o LLM lub Generative AI. Te dwa pojęcia mimo, że są ze sobą ściśle powiązane, są od siebie znacznie różne. Aby zrozumieć, czym się różnią, warto przyjrzeć się bliżej definicjom, działaniu oraz zastosowaniom obu technologii.
Czym jest LLM?
LLM (large language model) to model AI, który jest zaprojektowany do generowania tekst w taki sposób, aby przypominał on ludzki język. Modele LLM bazują na niewyobrażalnie dużych zbiorach danych tekstowych. Te zbiory pozwalają im analizować wzorce językowe, co umożliwia i pomaga w generowaniu odpowiedzi na pytania, tłumaczeniu tekstów czy tworzeniu nowych treści. Przykładem LLM jest GPT-4, który jest wykorzystywany do różnych celów, takich jak tłumaczenie, generowanie tekstu, rozwiązywanie problemów matematycznych czy prowadzenie rozmów.
Jak działa LLM?
LLM działa poprzez analizę dużych zbiorów danych tekstowych. Za pomocą tych zbiorów, LLM może zrozumieć kontekst, logikę i struktury językowe. Jak wygląda trening LLM? Trening tego modelu polega na uczeniu go wzorców w danych wejściowych, a następnie wykorzystywaniu tej wiedzy do rozwiązywania problemów oraz generowania treści np. odpowiedzi na pytania. Model LLM jest „trenowany” na miliardach słów, co pozwala mu „nauczyć się” relacji między słowami i zdaniami, ale także przewidywać, co może być najbardziej odpowiednie w danym kontekście.
Jakie są praktyczne użycia LLM?
LLM ma mnóstwo praktycznych zastosowań w przeróżnych branżach, np. w obsłudze klienta (za pomocą chatbotów), w tłumaczeniach językowych czy zarządzaniu wiedzą (potrafi analizować duże zbiory danych). LLM stał się nieodłączną częścią życia wielu ludzi na całym świecie przez swoje praktyczne zastosowania i nie zapowiada się, żeby miało to się zmienić.
Gdzie jeszcze LLM znajduje swoje praktyczne zastosowanie?
- Obsługa klienta – chatboty i systemy automatycznego wsparcia klienta bazujące na LLM mogą prowadzić rozmowy z użytkownikami, udzielając im odpowiedzi na pytania lub rozwiązując problemy.
- Tłumaczenie językowe – LLM są w stanie tłumaczyć teksty z jednego języka na inny, zachowując sens i kontekst.
- Tworzenie treści – modele te mogą generować artykuły, blogi, czy inne formy pisemne na podstawie określonych wytycznych.
- Zarządzanie wiedzą – LLM mogą analizować duże zbiory danych i pomagać w ich organizacji, oferując porady lub zestawienia na podstawie dostępnych informacji.
- Analiza opinii i sentymentu – LLM mogą analizować recenzje produktów, opinie klientów czy posty na mediach społecznościowych, rozpoznając emocje i opinie wyrażone przez użytkowników.
- Wyszukiwanie i rekomendacje – modele LLM są w stanie analizować dane użytkowników i na ich podstawie rekomendować produkty, artykuły, filmy czy usługi.
- Generowanie podsumowań – LLM mogą generować streszczenia długich dokumentów, artykułów, raportów czy książek. Dzięki temu można szybko uzyskać kluczowe informacje bez potrzeby przeglądania całego materiału.
- Tworzenie kopii reklamowych i treści marketingowych – LLM mogą tworzyć skuteczne nagłówki reklamowe, treści do kampanii e-mailowych, a także opisy produktów czy posty na mediach społecznościowych.
- Automatyzacja procesów biznesowych – w przedsiębiorstwach LLM mogą wspierać automatyzację procesów, takich jak obsługa dokumentów, rozwiązywanie zapytań wewnętrznych, tworzenie raportów czy analiza danych z różnych źródeł.
- Wsparcie w tworzeniu kodu programistycznego – LLM, takie jak modele GPT, są wykorzystywane do generowania fragmentów kodu, a także do automatycznego rozwiązywania problemów programistycznych.
- Edukacja i pomoc w nauce – LLM mogą pełnić rolę tutorów, którzy pomagają w nauce nowych zagadnień, odpowiadając na pytania uczniów, dostosowując materiały edukacyjne do indywidualnych potrzeb, a także generując testy i zadania do nauki.
- Tworzenie treści na potrzeby mediów – LLM mogą być wykorzystywane do generowania skryptów, scenariuszy filmowych, treści na strony internetowe, artykułów dziennikarskich czy innych form twórczości medialnej.
Co to jest Generative AI?
Generative AI to szerszy termin, odnoszący się do ogółu sztucznej inteligencji, której celem jest tworzenie treści. Obejmuje to nie tylko teksty, ale także obrazy, muzykę czy inne rodzaje mediów. Modele Generative AI są wykorzystywane do tworzenia oryginalnych treści na podstawie wprowadzonych danych lub wytycznych. Zastosowanie Generative AI jest szerokie – od sztuki po generowanie nowych produktów czy rozwiązań biznesowych.
Jak działa Generative AI?
Generative AI generuje nowe treści na podstawie wcześniej nauczonych danych. W odróżnieniu od tradycyjnej sztucznej inteligencji, zaprogramowanej do rozwiązywania konkretnych problemów, zadaniem Generative AI jest tworzenie czegoś nowego. Modele Generative AI uczą się wzorców w danych, żeby następnie użyć tego czego się nauczyły do generowania nowych treści (często unikalnych). Modele te wykorzystują sieci neuronowe, takie jak GAN (Generative Adversarial Networks) czy VAE (Variational Autoencoders), które pozwalają na tworzenie realistycznych obrazów, tekstów i innych form sztuki.
Jakie treści można tworzyć za pomocą Generative AI?
Dzięki technologii Generative AI, możemy tworzyć zarówno treści tekstowe, ale także obrazy, muzykę, wideo, a nawet kod komputerowy. Generative AI pozwala nam na tworzenie różnorodnych i oryginalnych treści.
Treści, które mogą być tworzone przez Generative AI:
- Tekst – generowanie artykułów, książek, blogów, postów na mediach społecznościowych, a także treści marketingowych. Przykładem może być ChatGPT-4, który specjalizuje się głównie w tworzeniu treści.
- Obrazy – Generative AI, zwłaszcza technologie takie jak GAN (Generative Adversarial Networks), umożliwiają tworzenie unikalnych obrazów na podstawie opisów tekstowych. Przykładem może być np. DALL-E, którego przeznaczeniem jest tworzenie obrazów na podstawie promptów.
- Muzyka – AI może komponować oryginalne utwory muzyczne w różnych gatunkach, od klasyki po nowoczesne style. Narzędzia takie jak np. Mureka pozwala na tworzenie muzyki w łatwy sposób.
- Wideo – Generative AI może być wykorzystywane do tworzenia animacji czy filmów. Można np. użyć do tego narzędzia od OpenAI: Sora, które pozwala na tworzenie obrazów i animacji z grafik i opisów.
- Kody komputerowe – modele AI, takie jak OpenAI Codex, mogą generować kod programistyczny w różnych językach.
- Treści interaktywne – AI może tworzyć interaktywne doświadczenia, takie jak gry komputerowe, symulacje, a także personalizowane aplikacje, które dostosowują się do użytkownika. Np. ChatGPT API, który może być wykorzystywany do tworzenia interaktywnych doświadczeń w aplikacjach i grach.
LLM a Generative AI: Jakie są kluczowe różnice?
LLM i Generative AI to dwa pojęcia, które są bardzo często mylone i chociaż mówiąc o nich mówimy o tworzeniu treści to różnią się one pod względem zakresu zastosowania i technologii. LLM to dość specyficzna kategoria modeli sztucznej inteligencji, które są skoncentrowane na przetwarzaniu i generowaniu tekstu. Generative AI to natomiast szersza kategoria, obejmująca wszystkie modele AI zdolne do tworzenia nowych danych w różnych formach, nie tylko tekstowych, ale także wizualnych czy dźwiękowych. W skrócie mówiąc LLM jest po prostu pewną częścią Generative AI a samo Generative AI to szersza gama możliwości.
Jakie są główne różnice między LLM a Generative AI?
W ciągu ostatnich lat zarówno modele językowe (LLM), jak i Generative AI stały się fundamentalnymi technologiami w rozwoju sztucznej inteligencji, choć nie zawsze są poprawnie rozróżniane. Różnica między nimi polega na zakresie działania – LLM koncentrują się wyłącznie na przetwarzaniu języka naturalnego, niemniej Generative AI obejmuje różne formy generowania treści, od obrazów po dźwięk. Warto wziąć pod uwagę, że choć LLM są podzbiorem Generative AI, to nie wszystkie generatywne systemy opierają się na modelach językowych. Świadomość tej rozbieżności pozwala lepiej zrozumieć ich zastosowania i możliwości. A oto jak w praktyce wyglądają różnice pomiędzy LLM a Generative AI:
- Zakres zastosowania:
- LLM skupia się na rozumieniu i generowaniu języka naturalnego w postaci tekstów, tłumaczeń czy odpowiedzi na pytania;
- Generative AI obejmuje generowanie różnych form treści od tekstu po narzędzia interaktywne.
- Zadanie i cel LLM kontra Generative AI:
- LLM głównie skupia się na przetwarzaniu i generowaniu tekstu w jak najbardziej naturalny sposób;
- Generative AI skupia się na generowaniu nowych danych (np. obrazów, muzyki) na podstawie dostarczonych przykładów.
- Technologia:
- LLM jest zbudowany głównie na architekturze transformatorów (np. GPT, BERT), specjalizujących się w przetwarzaniu języka;
- Generative AI wykorzystuje techniki takie jak GANs (Generative Adversarial Networks) czy VAEs (Variational Autoencoders), a także modele transformacyjne do generowania różnych rodzajów treści.
Zalety i wady LLM oraz Generative AI: Co warto wiedzieć?
LLM oraz Generative AI mimo licznych zalet (np. elastyczność czy kreatywność) wciąż nie są idealne i mają także sporo wad (np. błędy w rozumieniu kontekstu czy problemy z oryginalnością). Nie zmienia to jednak faktu, że obydwa modele są stale użytkowane przez wielu z nas i chociaż wiemy, że zdarza im się popełniać błędy albo doprowadzają nas do frustracji, to wciąż z dnia na dzień używamy ich do codziennych spraw.
Jakie są główne wady i zalety LLM i Generative AI?
Zalety LLM:
- Zaawansowane rozumienie języka – LLM są doskonałe w rozumieniu kontekstu i szczegółów języka naturalnego, co sprawia, że są skuteczne w zadaniach takich jak tłumaczenie, odpowiadanie na pytania czy generowanie tekstów.
- Elastyczność – Modele LLM mogą być stosowane w wielu dziedzinach, takich jak obsługa klienta, edukacja, automatyzacja procesów biurowych, a także tworzenie treści.
- Skalowalność – LLM mogą być używane w dużych skali, wspierając działalność w różnych branżach, w tym w marketingu, sprzedaży czy medycynie.
Wady LLM:
- Koszty obliczeniowe – trening LLM wymaga ogromnych zasobów obliczeniowych, co wiąże się z wysokimi kosztami i dużą energochłonnością.
- Błędy w rozumieniu kontekstu – LLM mogą czasem generować odpowiedzi, które są niespójne lub niewłaściwe, zwłaszcza w kontekście bardziej skomplikowanych zapytań.
- Brak pełnej kontroli nad treścią – modele LLM mogą czasami generować treści, które nie są odpowiednie lub które mogą zawierać błędy, co wymaga dodatkowej moderacji i kontroli.
Zalety Generative AI:
- Kreatywność – Generative AI potrafi stworzyć innowacyjne treści, takie jak obrazy, muzyka czy teksty, co może zostać wykorzystane w sztuce, designie, rozrywce i wielu innych branżach.
- Automatyzacja – pozwala na szybkie i efektywne generowanie treści w naprawdę dużych ilościach, co może być wykorzystywane w produkcji multimediów, tworzeniu prototypów czy rozwoju gier.
- Personalizacja – Generative AI pozwala na dostosowanie treści do indywidualnych potrzeb użytkowników, co przydaje się np. w edukacji, marketingu i wielu innych branżach.
Wady Generative AI:
- Jakość generowanych treści – chociaż AI może tworzyć treści, nie zawsze osiągają jakość, która spełnia oczekiwania. Niektóre generowane treści mogą wydawać się sztuczne.
- Ryzyko generowania nieodpowiednich treści – Generative AI może czasami tworzyć obrazy, teksty czy inne treści, które są nieetyczne, obraźliwe lub nieodpowiednie. Jest to niekiedy wyzwanie związane m.in. z kontrolą.
- Problemy z oryginalnością – modele generujące treści często uczą się na podstawie istniejących danych. Może to prowadzić do plagiatowania lub generowania treści podobnych do już istniejących, zamiast oryginalnych i innowacyjnych dzieł.
Jak LLM i Generative AI zmieniają branżę? – Wpływ AI na biznes i technologie
LLM oraz Generative AI są technologiami, które głęboko wpływają na wiele branż, w tym na biznes, przemysł kreatywny czy technologie. Zastosowanie tych modeli zmieniają sposób, w jaki tworzymy treści, automatyzujemy procesy oraz komunikujemy się z klientami. Używamy tych modeli do życia codziennego, nie tylko w przestrzeni biznesowej ale także prywatnej, czasami nawet nie zdając sobie z tego sprawy. Te technologie cały czas zyskują na znaczeniu, a ich rola w cyfrowej rewolucji jest nie do przecenienia. Aktualnie w znacznej większości firm używa się AI do codziennych wyzwań i pomocy w różnorodnych zadaniach. Z iloma asystentami już rozmawialiśmy albo pisaliśmy na czatach po wejściu na stronę? Ciężko to nawet policzyć. Aktualnie ciężko znaleźć stronę internetową, która nie korzysta z technologii chatbotów AI (nawet przychodnie NFZ, które mają swoje strony internetowe zaczęły to wprowadzać). LLM oraz Generative AI zupełnie pochłonęło branżę digitalową i przejęło kontrolę nad obsługą klienta.
Jak LLM zmienia branżę?
LLM ma wielki wpływ na sporo branż – zwłaszcza w sferach związanych z przetwarzaniem naturalnego języka. LLM wyróżnia się tym, że faktycznie zmienia branżę związaną z AI, a częściowo nawet elementy związane z Google AI Overview. Nie ma on jednak na AI Overview bezpośredniego wpływu, ale pośredni na pewno. Oto w jakich sferach LLM zmienia branżę:
- Automatyzacja obsługi klienta – LLM, takie jak modele oparte na GPT, umożliwiają tworzenie zaawansowanych chatbotów i wirtualnych asystentów. Umożliwia to lepszą obsługę klienta, ponieważ firmy mogą 24/7 odpowiadać na zapytania i problemy klientów. Poprawia to zdecydowanie efektywność oraz relacje z klientami;
- Przetwarzanie danych i analityka – LLM mogą analizować ogromne ilości danych tekstowych, pomagając w automatyzacji analiz, raportowania czy wnioskowania. Pozwala to na przetwarzanie recenzji, dokumentów, artykułów oraz wielu innych treści, dostarczając wartościowe informacje;
- Personalizacja treści – dzięki LLM firmy mogą personalizować komunikację z klientami na dużą skalę. Modele pozwalają na tworzenie spersonalizowanych wiadomości np. marketingowych jak maile z ofertami lub rekomendacjami np. na podstawie wcześniejszej interakcji z danym klientem. Poprawia to relacje oraz zwiększa sprzedaż;
- Edukacja i szkolenia – LLM mogą być wykorzystywane do tworzenia platform edukacyjnych, które oferują spersonalizowane materiały edukacyjne i interaktywne sesje. Dzięki temu możliwe jest np. tworzenie bardziej efektywnych systemów nauczania i szkoleń.
Jak Generative AI wpływa na dział kreatywny?
Generative AI ma ogromny wpływ na kreatywną produkcję, ponieważ zupełnie zmienia sposób, w jaki się tworzy, produkuje i dystrybuuje swoje prace. Jak dokładniej te technologie wpływają na sektor kreatywny? Oto kilka z jego zastosowań w praktyce:
- Tworzenie treści wizualnych i multimedialnych – Generative AI umożliwia tworzenie realistycznych obrazów, animacji czy wideo – może to więc być wykorzystywane w reklamach, filmach, grach komputerowych czy projektach artystycznych. Narzędzia takie jak DALL-E ułatwia artystom pracę poprzez generowanie nowych obrazów czy koncepcji bez konieczności ręcznego rysowania lub tworzenia wizualnych dzieł od podstaw.
- Generowanie muzyki – AI może komponować muzykę, tworząc unikalne utwory w różnych gatunkach. Dzięki temu możemy zautomatyzować proces twórczy w muzyce, a także dostosować muzykę do konkretnych, personalnych potrzeb, jak np. tła muzyczne do filmów, gier czy aplikacji.
- Personalizacja doświadczeń użytkowników – W przemyśle rozrywkowym, Generative AI umożliwia tworzenie spersonalizowanych doświadczeń, takich jak interaktywne filmy, gry wideo czy aplikacje, które dostosowują się do wyborów i preferencji użytkownika, zwiększając ich zaangażowanie.
- Sztuka i design – AI wspiera projektantów w procesie twórczym, pomagając w generowaniu nowych koncepcji, rozwiązań projektowych, a także w tworzeniu unikalnych dzieł sztuki. Technologia ta umożliwia badanie nowych możliwości estetycznych, które wcześniej byłyby trudne do osiągnięcia.
- Zwiększenie efektywności produkcji – Generative AI automatyzuje wiele aspektów produkcji treści, od generowania pomysłów po edytowanie i finalizowanie projektów. Za sprawą tego proces twórczy jest szybszy i wydajniejszy, co pozwala na oszczędzenie czasu i finansów w dziale kreatywnym.
Jaki LLM i Generative AI mają wpływ na SEO?
Zarówno LLM jak i Generative AI mają ogromny potencjał w zakresie SEO (pozycjonowania organicznego) zmieniając sposób, w jaki tworzone są treści, analizowane dane oraz poprawiane rankingi w wyszukiwarkach. Technologie te oferują nowe narzędzia, które mogą zautomatyzować wiele procesów związanych z SEO, a także poprawić jakość i skuteczność działań marketingowych.
Jak LLM wpływa na SEO?
LLM może odgrywać kluczową rolę w SEO, czyli pozycjonowanie, zwłaszcza w zakresie tworzenia treści, która musi być zoptymalizowana pod kątem algorytmów wyszukiwarek. Modele takie jak GPT czy BERT pozwalają na generowanie artykułów, które są spójne, naturalne i dobrze dopasowane do zapytań użytkowników. LLM umożliwia tworzenie treści, które w bardzo dobry sposób odpowiadają na pytania użytkowników, a tym samym mogą poprawiać ranking w wynikach wyszukiwania. Dodatkowo LLM mogą pomóc w analizie intencji użytkowników, co pozwala na tworzenie bardziej trafnych i wartościowych treści.
Jak Generative AI wspiera SEO?
Generative AI w SEO skupia się na automatyzacji procesów związanych z tworzeniem i optymalizowaniem treści (content marketing). Modele Generative AI, takie jak te tworzące teksty, obrazy czy wideo, umożliwiają szybkie generowanie treści, które są odpowiednio zoptymalizowane pod kątem słów kluczowych i intencji użytkowników (należy jednak w bardzo dokładny sposób i z niezwykłą starannością wprowadzać polecenia (tzw. prompty) do narzędzi AI). Generative AI może również wspierać SEO w tworzeniu różnorodnych formatów treści, jak np. infografiki, opisy produktów czy nawet multimedia, co zwiększa atrakcyjność strony przede wszystkim dla użytkowników. Dzięki tym technologiom możliwe jest również automatyczne dostosowywanie treści do zmieniających się trendów wyszukiwania, co wpływa na lepsze pozycje w wyszukiwarkach.
Jakie korzyści i wyzwania wiążą się z używaniem LLM i Generative AI w SEO?
Korzyści związane z używaniem LLM i Generative AI w SEO to przede wszystkim oszczędność czasu, zwiększenie efektywności tworzenia treści i lepsza personalizacja. Te technologie umożliwiają szybkie generowanie dużych ilości treści, które są dobrze dopasowane do oczekiwań użytkowników. Wyzwaniem jednak może być konieczność monitorowania jakości generowanych treści oraz unikanie nadmiernej automatyzacji, która może prowadzić do tworzenia treści o niskiej wartości merytorycznej (co w momencie, kiedy weszło AI Overview sprawi, że strona będzie się gorzej pozycjonować). Ponadto SEO wciąż wymaga uwzględnienia takich elementów jak link building czy analiza konkurencji, co wymaga integracji LLM i Generative AI z innymi technologiami SEO. Te technologie mogą być bardzo pomocne w ogólnej pracy dotyczącej SEO, aczkolwiek nie można polegać tylko na AI, należy więc wprowadzić zdrowy balans i uważnie korzystać oraz „brać poprawkę” na to, co dostajemy od sztucznej inteligencji.
FAQ: Najczęściej zadawane pytania o LLM i Generative AI
W miarę, kiedy AI staje się coraz bardziej obecne (i poniekąd potrzebne) w naszym życiu, pojawia się wiele pytań. Większość tych pytań dotyczy różnych technologii, w tym m.in. LLM i Generative AI. Są jednak takie kwestie, które ciągle zastanawiają ludzi i się cały czas pojawiają w formie pytań. Postaramy się w jak najlżejszy sposób odpowiedzieć na najczęstsze pytania i rozwiać wszelkie wątpliwości.
Co to jest LLM?
LLM (Large Language Model) to zaawansowany model sztucznej inteligencji, który specjalizuje się w przetwarzaniu języka naturalnego. Modele LLM uczą się na dużych zbiorach danych tekstowych, co pozwala im na generowanie i rozumienie tekstów, a także na wykonywanie różnych zadań związanych z językiem, takich jak tłumaczenie, odpowiadanie na pytania, czy pisanie treści.
Jakie są główne różnice między LLM a Generative AI?
LLM to specjalny typ modelu AI, skupiający się na przetwarzaniu tekstu, podczas gdy Generative AI to szersza kategoria, obejmującą wszystkie technologie AI tworzące nowe treści, jak np. obrazy, muzyka czy tekst. Krócej mówiąc LLM jest częścią Generative AI a samo Generative AI jest szerszą gamą twórczości AI. Główna różnica polega na zakresie zastosowania – LLM skupia się na języku naturalnym, a Generative AI obejmuje różnorodne formy twórczości.
Jakie są zastosowania Generative AI?
Generative AI ma szerokie zastosowanie w wielu różnorodnych branżach (od sztuki po przemysł). Generative AI może tworzyć zarówno treści wizualne, generować muzykę, jak i tworzyć teksty (i wiele jeszcze innych treści), które są skoncentrowane na indywidualnych potrzebach użytkowników, np. w marketingu, reklamie czy personalizacji doświadczeń.
LLM vs Generative AI - czym się różnią? – kilka słów na koniec
Podsumowując, zarówno LLM (Large Language Models), jak i Generative AI stanowią przełomowe technologie w dziedzinie sztucznej inteligencji, ale różnią się one zakresem swoich zastosowań i specyfiką. LLM koncentrują się głównie na przetwarzaniu i generowaniu języka naturalnego, co sprawia, że są szczególnie skuteczne w zadaniach takich jak tłumaczenie, tworzenie treści tekstowych, odpowiadanie na pytania czy analiza sentymentu. Z drugiej strony, Generative AI to szersza kategoria, która obejmuje różnorodne modele zdolne do tworzenia nowych danych nie tylko w formie tekstu, ale także obrazów, muzyki, wideo i innych multimediów.
Różnice między tymi dwoma podejściami leżą w ich wszechstronności – LLM są bardziej wyspecjalizowane w języku, podczas gdy Generative AI ma szerszy wachlarz zastosowań w różnych dziedzinach, od przemysłu kreatywnego po automatyzację procesów biznesowych. Choć oba rodzaje technologii mogą współistnieć i uzupełniać się nawzajem, kluczowe jest zrozumienie, w jaki sposób można je najlepiej wykorzystać w zależności od potrzeb konkretnej branży lub projektu. Technologie te wciąż ewoluują, a ich wpływ na biznes i przemysł kreatywny jest coraz bardziej widoczny, oferując nowe możliwości i wyzwania.
Nie wiesz jak wprowadzić AI do twojego biznesu, aby zwiększyć efektywność? – umów się na bezpłatną konsultację w Sembility, pomożemy ci z tym!
Skontaktuj się z nami już dziś, czekamy na ciebie.
Telefon: 720 803 220
E-mail: kontakt@sembility.com
