Was sind die Unterschiede zwischen generativer KI und großen Sprachmodellen? Was haben diese beiden hochaktuellen Technologien gemeinsam? In diesem Artikel untersuchen wir die Zusammenhänge.
Um das Konzept zu erklären, habe ich ChatGPT gebeten, mir einige Analogien zu nennen, in denen die generative KI mit großen Sprachmodellen (LLMs) verglichen wird. Und stellvertretend für generative KI hat ChatGPT versucht, die ganzen Lorbeeren zu ernten. So heißt es zum Beispiel: „Generative KI ist die Plaudertasche auf der Cocktailparty, die das Gespräch mit wilden Anekdoten am Laufen hält, während LLMs die akribischen Bibliothekare sind, die jedes Wort katalogisieren, das auf einer Party jemals ausgesprochen wurde.“ Jetzt mal ehrlich, wer hört sich hier lustiger an? Nun, der Witz geht auf Kosten von ChatGPT, denn ohne LLMs gäbe es ChatGPT nicht.
KI-Tools, die Text generieren, wie ChatGPT und LLMs, sind untrennbar miteinander verbunden. LLMs haben in den letzten Jahren exponentiell an Größe zugenommen. Sie treiben die generative KI voran, indem sie die benötigten Daten liefern. Ohne Daten und die Modelle, die sie verarbeiten, gäbe es so etwas wie ChatGPT gar nicht.
Hier können Sie eine weitere häufig gestellte Frage klären: Generative KI vs. maschinelles Lernen.
3 Fakten über generative KI im Vergleich zu LLMs
Beim Vergleich von generativer KI und LLM fallen drei wesentliche Dinge auf.
1. Nicht alle generativen KI-Tools basieren auf LLMs, aber alle LLMs sind eine Spielart der generativen KI
Generative KI ist eine weit gefasste Kategorie für eine Art von KI, die sich auf jede künstliche Intelligenz bezieht, die eigene Inhalte erstellen kann. Generative KI-Tools bauen auf zugrunde liegenden KI-Modellen auf, wie z. B. einem großen Sprachmodell (LLM). LLMs sind der textgenerierende Teil der generativen KI.
2. LLMs erzeugen reine Textausgaben
Außerdem konnten LLMs früher nur Texteingaben akzeptieren. Als OpenAI ChatGPT im Jahr 2022 erstmals veröffentlichte, beruhte es auf einem reinen Text-LLM, nämlich GPT-3. Aber mit der Entwicklung von „multimodalen“ LLMs können diese LLMs nun auch Audio, Bilder usw. als Eingabe verarbeiten. Die nächste Version von OpenAI, GPT-4, ist ein Beispiel für ein multimodales LLM.
Sowohl generative KI als auch LLMs werden die Industrie revolutionieren, allerdings auf unterschiedliche Weise. Generative KI könnte die Art und Weise verändern, wie wir 3D-Modelle erstellen, Videoausgaben generieren oder Sprachassistenten und andere Audiosignale erzeugen. LLMs werden sich eher auf die Erstellung von textbasierten Inhalten konzentrieren, haben aber auch noch andere wichtige Einsatzmöglichkeiten (und könnten eine Rolle bei weiteren generativen KI-Optionen wie Sprachassistenten spielen).
3. Die Zahl der LLMs nimmt weiter zu
LLMs gibt es seit den frühen 2010er-Jahren, aber sie gewannen an Beliebtheit, als leistungsstarke generative KI-Tools wie ChatGPT und Google Bard auf den Markt kamen. Die Everest Group stellt fest, dass ein Grund für das exponentielle Wachstum im Jahr 2023 die Erweiterung der Parameter in großen Sprachmodellen ist, wobei GPT-4 mehr als 175 Milliarden Parameter aufweist.
Zusammenfassend lässt sich der Unterschied zwischen generativer KI und großen Sprachmodellen so beschreiben: Generative KI ist eine Kategorie, die eine Vielzahl von Tools enthält, die Informationen aus LLMs und anderen Arten von KI-Modellen, die maschinelles Lernen verwenden, nutzen, um neue Inhalte zu generieren. Ein LLM ist eine Art von KI-Modell, das maschinelles Lernen auf der Grundlage von Milliarden von Parametern verwendet, um Text zu verstehen und zu erstellen.
Hat ChatGPT also recht mit der Plaudertasche oder dem Bibliothekar? Ich gebe es nur ungern zu, aber es könnte wirklich so sein.
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