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要如何直觀的證明LLM 與 AI 模型的區別？- Mobile01
其特性就是，模型本身必須要有辦法理解現實問題中的運作規則，而不是單純的依賴用戶的專業知識，透過輸入文字提示詞來進行回答或模擬思考。
大語言模型（LLM）與AI模型的根本差異：
大語言模型（LLM）：
顧名思義，LLM的核心能力在於處理和生成語言。它們透過海量的文本數據進行訓練，學習單詞、句子之間的關係，以及語言的結構和規律。因此，LLM擅長於文本生成、翻譯、問答、摘要等任務。然而，LLM的知識來源主要基於其訓練數據，對於訓練數據中未包含或未充分涵蓋的領域，其表現就會大打折扣。前面提到的「非常依賴用戶的領域知識來輸入相關提示詞」，正點出了LLM的這一弱點。它們是基於既有知識的「模仿者」和「組織者」，而非真正理解和創造新知識的「思考者」。
延伸閱讀：
棋類遊戲與上下文推理的關係
AI模型（更廣義）：
AI是一個更廣泛的概念，包含各種不同的技術和方法，例如機器學習、深度學習、專家系統等。AI模型的目標是讓機器具備類似人類的智能，包括學習、推理、解決問題、感知環境等能力。AI模型不一定基於語言，它們可以處理各種形式的數據，例如圖像、聲音、數值等。而且，某些AI模型具備一定的自主學習和推理能力，可以處理未曾見過的情況。
職場跳槽的例子： 當一個人跳槽到一個完全陌生的部門時，他/她需要學習新的領域知識、工作流程、人際關係等。一個真正具備「智能」的系統，應該能夠透過觀察、學習、與人互動等方式，快速適應新環境。然而，一個單純的LLM，由於缺乏相關領域的訓練數據，很難在這個新環境中有效地工作。它可能會產生一些看似合理，但實際上毫無價值的回答或建議，就像「翻車現場」。例如，一個在行銷部門訓練的語言模型，若直接應用於財務分析，很可能因為缺乏財務知識而產生嚴重錯誤。
提高 AI 推薦商品的命中率！OpenAI 揭點擊大增 23% 合作細節
Zalando與GPT-4的合作案例：
這個案例恰恰說明了，LLM在特定領域的應用，往往需要該領域的專家進行大量的引導和調整。OpenAI提供的只是基礎模型，而Zalando的數據和領域專家才是提升推薦準確度的關鍵。這並不能證明ChatGPT是「通用模型」，而是證明了LLM在特定領域應用時，需要與其他AI技術和領域知識相結合。
其他例子：
自動駕駛：自動駕駛系統需要處理複雜的環境感知、路徑規劃、決策控制等任務，這不僅僅是語言處理的問題。它需要結合電腦視覺、感測器融合、機器人控制等多種AI技術。一個單純的LLM無法實現自動駕駛。
醫療診斷：
醫療診斷需要醫生具備豐富的醫學知識、臨床經驗和推理能力。雖然LLM可以輔助醫生進行文獻檢索、病例分析等工作，但它無法完全取代醫生進行診斷和治療。
1. 任務目標的根本差異：
生成式 AI（Generative AI）： 其核心目標是「創造」。它透過學習大量資料中的模式，生成新的、類似但不同的內容。例如：寫作、翻譯、產生圖像、創作音樂等。它著重於模仿資料的形式和風格，而非深入理解資料的本質和意義。
其他 AI 模型（例如：分類、預測模型）： 其核心目標是「分析」和「決策」。它們透過學習資料中的特徵，將資料分類、預測結果、或做出判斷。例如：垃圾郵件過濾、疾病診斷、股價預測等。它們著重於理解資料的特徵和關聯，以達到準確的判斷。
2. 領域知識的依賴程度：
生成式 AI： 在生成內容時，雖然可以展現出看似流暢和有邏輯的結果，但往往缺乏對特定領域的深入理解。這導致在需要高度專業知識的領域，生成式 AI 容易產生錯誤或不合理的內容。就像您提到的職場跳槽例子，一個在行銷部門訓練的語言模型，如果直接應用於財務分析，很可能因為缺乏財務知識而產生錯誤的報告。因此，生成式 AI 往往需要領域專家的指導和調整，才能在特定領域發揮作用。 前面提供的 Zalando 案例正是一個很好的例子，它說明了領域專家在提高 AI 推薦商品命中率方面的重要性。
其他 AI 模型： 雖然也需要資料進行訓練，但它們更著重於從資料中學習明確的規則和模式。例如：一個用於疾病診斷的模型，會學習各種癥狀和疾病之間的關聯，從而做出診斷。這些模型在訓練完成後，通常可以獨立運作，不需要過多的領域專家介入。
總結：
大語言模型是AI領域的一個重要分支，在語言處理方面表現出色。然而，它們並非「萬能」，在處理需要領域知識、推理能力和適應性的任務時，存在一定的局限性。要實現更廣泛的AI應用，需要結合其他AI技術和領域知識，才能真正讓機器具備更強的「智能」。
延伸閱讀：
AI是否真的會搶走人類的工作？(這篇有實際使用中的職場案例可以解惑)
要如何直觀的證明LLM 與 AI 模型的區別？- Mobile01
其特性就是，模型本身必須要有辦法理解現實問題中的運作規則，而不是單純的依賴用戶的專業知識，透過輸入文字提示詞來進行回答或模擬思考。
大語言模型（LLM）與AI模型的根本差異：
大語言模型（LLM）：
顧名思義，LLM的核心能力在於處理和生成語言。它們透過海量的文本數據進行訓練，學習單詞、句子之間的關係，以及語言的結構和規律。因此，LLM擅長於文本生成、翻譯、問答、摘要等任務。然而，LLM的知識來源主要基於其訓練數據，對於訓練數據中未包含或未充分涵蓋的領域，其表現就會大打折扣。前面提到的「非常依賴用戶的領域知識來輸入相關提示詞」，正點出了LLM的這一弱點。它們是基於既有知識的「模仿者」和「組織者」，而非真正理解和創造新知識的「思考者」。
延伸閱讀：
棋類遊戲與上下文推理的關係
AI模型（更廣義）：
AI是一個更廣泛的概念，包含各種不同的技術和方法，例如機器學習、深度學習、專家系統等。AI模型的目標是讓機器具備類似人類的智能，包括學習、推理、解決問題、感知環境等能力。AI模型不一定基於語言，它們可以處理各種形式的數據，例如圖像、聲音、數值等。而且，某些AI模型具備一定的自主學習和推理能力，可以處理未曾見過的情況。
職場跳槽的例子： 當一個人跳槽到一個完全陌生的部門時，他/她需要學習新的領域知識、工作流程、人際關係等。一個真正具備「智能」的系統，應該能夠透過觀察、學習、與人互動等方式，快速適應新環境。然而，一個單純的LLM，由於缺乏相關領域的訓練數據，很難在這個新環境中有效地工作。它可能會產生一些看似合理，但實際上毫無價值的回答或建議，就像「翻車現場」。例如，一個在行銷部門訓練的語言模型，若直接應用於財務分析，很可能因為缺乏財務知識而產生嚴重錯誤。
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Zalando與GPT-4的合作案例：
這個案例恰恰說明了，LLM在特定領域的應用，往往需要該領域的專家進行大量的引導和調整。OpenAI提供的只是基礎模型，而Zalando的數據和領域專家才是提升推薦準確度的關鍵。這並不能證明ChatGPT是「通用模型」，而是證明了LLM在特定領域應用時，需要與其他AI技術和領域知識相結合。
其他例子：
自動駕駛：自動駕駛系統需要處理複雜的環境感知、路徑規劃、決策控制等任務，這不僅僅是語言處理的問題。它需要結合電腦視覺、感測器融合、機器人控制等多種AI技術。一個單純的LLM無法實現自動駕駛。
醫療診斷：
醫療診斷需要醫生具備豐富的醫學知識、臨床經驗和推理能力。雖然LLM可以輔助醫生進行文獻檢索、病例分析等工作，但它無法完全取代醫生進行診斷和治療。
1. 任務目標的根本差異：
生成式 AI（Generative AI）： 其核心目標是「創造」。它透過學習大量資料中的模式，生成新的、類似但不同的內容。例如：寫作、翻譯、產生圖像、創作音樂等。它著重於模仿資料的形式和風格，而非深入理解資料的本質和意義。
其他 AI 模型（例如：分類、預測模型）： 其核心目標是「分析」和「決策」。它們透過學習資料中的特徵，將資料分類、預測結果、或做出判斷。例如：垃圾郵件過濾、疾病診斷、股價預測等。它們著重於理解資料的特徵和關聯，以達到準確的判斷。
2. 領域知識的依賴程度：
生成式 AI： 在生成內容時，雖然可以展現出看似流暢和有邏輯的結果，但往往缺乏對特定領域的深入理解。這導致在需要高度專業知識的領域，生成式 AI 容易產生錯誤或不合理的內容。就像您提到的職場跳槽例子，一個在行銷部門訓練的語言模型，如果直接應用於財務分析，很可能因為缺乏財務知識而產生錯誤的報告。因此，生成式 AI 往往需要領域專家的指導和調整，才能在特定領域發揮作用。 前面提供的 Zalando 案例正是一個很好的例子，它說明了領域專家在提高 AI 推薦商品命中率方面的重要性。
其他 AI 模型： 雖然也需要資料進行訓練，但它們更著重於從資料中學習明確的規則和模式。例如：一個用於疾病診斷的模型，會學習各種癥狀和疾病之間的關聯，從而做出診斷。這些模型在訓練完成後，通常可以獨立運作，不需要過多的領域專家介入。
總結：
大語言模型是AI領域的一個重要分支，在語言處理方面表現出色。然而，它們並非「萬能」，在處理需要領域知識、推理能力和適應性的任務時，存在一定的局限性。要實現更廣泛的AI應用，需要結合其他AI技術和領域知識，才能真正讓機器具備更強的「智能」。
延伸閱讀：
AI是否真的會搶走人類的工作？(這篇有實際使用中的職場案例可以解惑)
達人
