De termen "Large Language Model" (LLM) en "Generative AI" worden vaak door elkaar gebruikt, vooral in de context van AI-tools zoals ChatGPT. Hoewel de termen nauw met elkaar verbonden zijn, hebben ze toch hun eigen specifieke betekenis en toepassing. In deze blogpost bekijken we de belangrijkste verschillen en overeenkomsten tussen LLMs en Generative AI, zodat je beter begrijpt hoe ze zich tot elkaar verhouden en wat hun unieke eigenschappen zijn.
1. Wat zijn Large Language Models (LLMs)?
Large Language Models zijn een type kunstmatige intelligentie (AI) wat is ontworpen om mensachtige teksten te begrijpen en te genereren. Ze zijn gebaseerd op complexe neurale netwerken (veelal in een zogeheten transformer-architectuur), en zijn getraind op enorme hoeveelheden tekstdata. Een voorbeeld van een LLM is GPT-4 van OpenAI.
2. Wat is Generative AI?
Generative AI verwijst naar een bredere categorie van AI-tools die in staat zijn om nieuwe content te creëren, zoals tekst, afbeeldingen, muziek en meer. Terwijl LLMs zich richten op tekstgeneratie, omvat Generative AI een bredere scope, zoals het genereren van beelden (bijvoorbeeld met tools als DALL·E) of muziek (bijvoorbeeld Jukedeck).
Nu we de basisbegrippen hebben behandeld, kijken we verder naar de verschillen en overeenkomsten tussen de twee termen.
3. Verschillen
Verschil 1: Scope
- LLMs: Large Language Models zijn specifiek ontworpen voor tekstgebaseerde taken. Ze worden gebruikt voor alles wat te maken heeft met taal, zoals het genereren van tekst, het beantwoorden van vragen, vertalen, of het samenvatten van documenten.
- Generative AI: Generative AI heeft een bredere scope en kan niet alleen tekst, maar ook andere soorten content genereren, zoals beelden, geluiden en video’s. Het is dus een verzamelterm voor allerlei vormen van AI-output.
Voorbeeld: ChatGPT is een LLM dat tekst genereert, terwijl DALL·E, een Generative AI-model, afbeeldingen creëert op basis van tekstuele prompts.
Ook interessant: hoe werkt ChatGPT?
Verschil 2: Trainingsdata
- LLMs: Deze modellen worden specifiek getraind op tekstuele datasets, zoals boeken, wetenschappelijke artikelen, websites en forums. Het doel van deze training is het leren begrijpen van taal, om daarmee nieuwe tekst te kunnen genereren.
- Generative AI: Generative AI-modellen kunnen getraind worden op diverse soorten data. Een model dat afbeeldingen genereert zoals DALL·E wordt bijvoorbeeld getraind op grote datasets met beelden en bijbehorende tekstuele beschrijvingen. Modellen die muziek genereren gebruiken daarentegen audio-opnames als trainingsmateriaal.
Voorbeeld: OpenAI GPT-3 werd getraind op een grote verzameling tekstuele data, terwijl een AI-model als Stable Diffusion op miljoenen afbeeldingen is getraind om afbeeldingen te kunnen genereren.
Verschil 3: Output
- LLMs: De output van LLMs is altijd tekst. Dit kan variëren van antwoorden op vragen, creatief schrijven, tot geautomatiseerde e-mails en meer. De focus ligt hier op de interpretatie van tekst, en het genereren van nieuwe tekst.
- Generative AI: De output van Generative AI is diverser. Afhankelijk van het type model kan de output bijvoorbeeld tekst, afbeeldingen, muziek, of video's zijn.
Voorbeeld: Terwijl een LLM zoals GPT-4 tekst genereert, kan een Generative AI-model zoals RunwayML video’s genereren.
4. Overeenkomsten
Overeenkomst 1: Transformer-architectuur
Zowel Large Language Models als veel Generative AI-modellen maken gebruik van neurale netwerken in een zogeheten transformer-architectuur. Deze technologie, die in 2017 werd geïntroduceerd door Google, is revolutionair geweest voor AI-modellen. Transformers maken het mogelijk om grote hoeveelheden data efficiënt te verwerken en complexe relaties binnen die data te begrijpen. Daarnaast zijn voor beiden vaak APIs beschikbaar zoals bijvoorbeeld de ChatGPT API.
Voorbeeld: GPT-4 (LLM) en DALL·E (Generative AI) maken beide gebruik van algoritmen in transformer-architectuur, ondanks dat hun output en toepassing anders zijn.
Overeenkomst 2: Creatieve mogelijkheden
Zowel LLMs als Generative AI-modellen hebben een ongelooflijk creatief potentieel. Ze kunnen content creëren die door mensen als origineel of nieuw wordt beschouwd. Hoewel de input door mensen kan worden geleverd, biedt de creativiteit van deze modellen mogelijkheden voor innovatie op gebieden zoals kunst, literatuur, technologie en entertainment.
Voorbeeld: ChatGPT kan bijvoorbeeld helpen bij het schrijven van een roman, DALL·E kan unieke visuele kunst kan creëren.
Overeenkomst 3: Gebruik van grote datasets
Zowel LLMs als Generative AI-modellen worden getraind op enorme datasets, of het nu tekst, afbeeldingen of andere vormen van data betreft. De kracht van beide ligt in hun vermogen om grote hoeveelheden data te verwerken en daaruit patronen te leren die ze kunnen gebruiken om nieuwe content te genereren.
Voorbeeld: LLM GPT-4 werd getraind op biljoenen woorden. Een model als Stable Diffusion is getraind op miljoenen afbeeldingen om visuele output te kunnen creëren.
Conclusie
Hoewel Large Language Models en Generative AI vaak hand in hand gaan, zijn er duidelijke verschillen in hun scope, output, en toepassingen. LLMs richten zich voornamelijk op tekst en taalverwerking, terwijl Generative AI een breder veld beslaat en content in verschillende vormen kan genereren. Wat ze echter gemeen hebben, is hun vermogen om creatief te zijn en gebruik te maken van dezelfde transformer-architectuur.
Wil je allround AI expert worden?
Tijdens onze AI Opleiding leer je het hele AI spectrum kennen; van klassieke machine learning modellen tot generative AI met o.a. ChatGPT. Je leert programmeren in Python zodat je op uiteenlopende vlakken aan de slag kunt met AI.
Peter is een ervaren data scientist en python trainer. Na zijn studie aan de Technische Universiteit Delft heeft hij zich altijd bezig gehouden met data en diverse programmeertalen. Peter heeft veel data analyses uitgevoerd en processen geautomatiseerd met Python in productieomgevingen.
