認識大型語言模型與生成式 AI：差異、優勢與應用方式

張志豪

2025-04-08 17:07:38

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商業世界正在快速發展，競爭也異常激烈。為了保持領先地位，企業紛紛採用創新技術來簡化大部分的運營和客戶服務任務。在這方面，大型語言模型（LLM）與生成式人工智慧（Generative AI）成為備受關注的兩項技術。

根據統計，67.2% 的企業將採用這些尖端工具列為優先事項。如果您也計劃使用大型語言模型和生成式人工智慧，了解它們的差異與相似之處至關重要，這樣才能充分發揮它們的價值。

本文將為您提供關於生成式大型語言模型與生成式人工智慧的完整指南，介紹這兩項技術的運作方式，以及它們如何助力您的業務成長。

第一部分：LLM 與生成式人工智慧的關聯與不同

許多企業可能不知道，LLM 實際上是生成式人工智慧的一個子集，這兩項技術共享一些關鍵的相似點。它們都需要大型數據集進行訓練，從而能夠學習每個提示的確切含義並給出期望的輸出。

此外，這兩者都基於先進的機器學習技術，例如深度學習，並利用神經網絡來處理信息。生成式人工智慧和 LLM 的目的是簡化業務運營，並通過幫助內容創作和客戶服務任務來提升客戶滿意度。

以下是這兩項技術之間的差異概述：

方面	大型語言模型	生成式人工智慧
能力	擅長理解和生成類似人類的文本，任務包括內容摘要、回答問題和撰寫內容。	能生成多種數據類型，包括文本、圖像和影片，應用於產品設計和內容創作。
數據使用	需要基於文本的大型數據集，例如文章、客戶評論和書籍。	基於多種類型數據進行訓練，包括影片、圖像、文本和 3D 模型。
應用	主要用於語言相關的任務，例如用於客戶服務的聊天機器人和滿足全球客戶需求的文本翻譯。	應用範圍廣泛，包括內容創作（如撰寫商務電子郵件和博客）以及產品設計和原型製作。

第二部分：深入了解 LLM

首先，讓我們來看看什麼是 LLM，它的應用以及使用時可能面臨的挑戰。

LLM簡介

LLM 是一種機器學習模型，能夠輕鬆理解和生成類似人類的文本。它們基於大型數據集進行訓練，因此名稱中包含了“Large”。此外，它依賴於一種稱為 transformers（轉換器模型）的神經網絡來運作。

LLM 的運作方式很簡單；其中的 transformers 使用自注意力機制來理解文本的確切含義。這使它們能夠理解文本中不同詞語的重要性，進而掌握整段對話的含義。

LLM 經過微調以滿足程序員基於提示的查詢需求。例如，它們可以用於解釋問題、生成回應或將文本從一種語言翻譯成另一種語言。大型語言模型在企業中非常受歡迎，統計數據顯示，其市場規模在收入方面預計到 2030 年將達到約2598億美元。

LLM 的應用

LLM 有許多應用，以下是其中一些的概述：

1 情感分析

LLM 在情感分析方面表現出色。它們可以輕鬆分析大量的客戶評價和社交媒體提及，了解客戶對品牌的看法。

它提供有關客戶滿意度、品牌認知和產品接受度的見解。企業可以利用這些信息改進服務，消除負面評論並提高品牌忠誠度。

2 客戶服務

大型語言模型是許多具備人工智慧聊天機器人的客戶服務工具的核心。它們允許企業快速處理大量客戶查詢。

客戶服務全天候可用，提供快速且準確的回應。如果遇到一些複雜問題，則會升級到人工服務以提供全面的客戶指導並提升客戶滿意度。

LLM 的挑戰

儘管 LLM 的好處很多，但它也存在一些您需要注意的挑戰，例如：

訓練和部署 LLM 的成本相當高，因為您需要投資於可靠的計算基礎設施。除了前期成本外，LLM 還需要持續更新和優化，這增加了運營成本，可能不適合許多企業。
使用 LLM 的另一個主要挑戰是，它可能經常提供帶有版權的材料。由於它們通過抓取搜索引擎上已存在的內容來收集信息，可能會使企業面臨侵犯現有知識產權的風險。最近，《紐約時報》和其他多家新聞機構起訴了微軟和 OpenAI，指控其侵犯版權，這顯示了圍繞 LLM 的擔憂的嚴重性。

第三部分：深入了解生成式人工智慧

現在您已經瞭解了 LLM 在 LLM 與生成式人工智慧中的角色，接下來我們將詳細討論生成式人工智慧：

生成式人工智慧簡介

生成式人工智慧是一種能生成高品質文本、影片和其他合成數據的人工智慧模型。它依賴於生成對抗網絡（GANs，一種生成式模型）和變分自編碼器（VAEs，一種數據壓縮模型）等先進的機器學習技術。

生成式人工智慧自 1960 年代就已存在，但在 2014 年獲得了更多關注。如今，生成式人工智慧成為新的流行詞，鼓勵企業利用它的潛力來自動化創意流程並提高產品開發效率。

生成式人工智慧的應用

以下是生成式人工智慧在 LLM 與生成式人工智慧中的應用，幫助企業在高度競爭的環境中脫穎而出：

1 內容創作

內容創作每月花費企業約 $5,000 至 $15000 的成本，特別是與全方位服務的代理機構合作。然而，生成式人工智慧在這方面提供了極大的幫助。

您只需一個簡單的提示，它就能創建出令人驚艷的圖像和文本，如博客和社交媒體帖子。

它還能在幾秒鐘內為您的企業撰寫吸引人且具有說服力的電子郵件，不僅幫助您獲得更多潛在客戶，還節省了本應用於內容創作的時間和金錢。

2 原型設計

原型設計是產品開發周期中最重要的階段之一，因此您無法承受人為錯誤。生成式人工智慧確保了這一點。

它讓企業能夠生成創新的、無錯誤的原型，避免昂貴的迭代。他們可以在最終確定最佳選項之前，試驗不同的創意設計和概念。

因此，最終結果是準確的，整個開發過程得以簡化，消除了產品故障和昂貴的重新設計風險。

生成式人工智慧的挑戰

生成式人工智慧也存在一些挑戰，您需要了解以謹慎使用這項技術：

生成式人工智慧需要大量數據集，包括客戶和業務信息，以提供您期望的結果。然而，處理如此龐大的數據並不容易，尤其是在涉及 GDPR 和 CCPA 等隱私法規時，安全問題日益嚴重。如果人工智慧洩露數據，企業可能面臨數據洩露罰款。
生成式人工智慧還引發了一些倫理問題。這些模型可能會無意中訓練出數據中存在的偏見，導致偏見的輸出。例如，在提供客戶服務或招聘過程中，這種偏見可能會對品牌聲譽造成嚴重損害。

第四部分：LLM 與生成式人工智慧：關鍵差異

現在是時候來比較 LLM 與生成式人工智慧的差異，以更好地瞭解這兩項技術！

LLM 與生成式人工智慧：能力

就能力而言，LLM 在理解和生成類似人類的文本方面表現出色。它們主要能執行內容摘要、回答問題和撰寫內容等任務。

另一方面，生成式人工智慧的範疇更廣，能夠生成多元化的數據，包括文本、圖片、影片等。無論是產品設計還是為您的企業網站撰寫部落格文章，生成式人工智慧都能勝任。

LLM 與生成式人工智慧：數據使用

在 LLM 與生成式人工智慧的比較中，LLM 需要基於文本的大型數據集，例如文章、顧客評論和書籍。相反，生成式人工智慧是基於多元化數據進行訓練，包括影片、圖片、文本，甚至 3D 模型。

LLM 與生成式人工智慧：應用領域

在應用領域方面，生成式人工智慧與 LLM 的差異非常明顯。由於 LLM 依賴於文本數據集，它可以處理文本或語言任務，例如：

客服聊天機器人
不同語言的文本翻譯，以滿足全球客戶需求
情感分析以蒐集顧客意見

相比之下，生成式人工智慧的應用範圍更廣，包括：

內容創建（撰寫商業電子郵件和部落格文章）
產品設計和原型製作
為顧客製作詳細的產品介紹影片

第五部分：最佳生成式人工智慧機器人平台與 LLM 整合：如何為企業帶來效益？

在瞭解了 LLM 與生成式人工智慧之後，您一定在尋找最佳的生成式人工智慧機器人平台，與 LLM 整合以充分利用這兩項技術。如果是這樣，GPTBots，AI 智慧體解決方案提供商，就是您的終極解決方案。我們來詳細探討：

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