大型语言模型 (LLM) 和大型行动模型 (LAM) 解释、生成和响应人类语言，每种模型都为不同的应用程序带来了独特的优势。让我们详细探讨 LLM 和 LAM 之间的区别。LLM 与 LAM 的比较凸显了他们的专业用例。例如，虽然 LLM 非常适合文档摘要、翻译和自然语言理解等任务，但 LLAM 在机器人自动化、多步决策和逻辑任务执行方面表现出色。LLM 与 LAM 的区别在于这些模型如何处理和响应输入：LLM 侧重于语言流利度和理解力，而 LLAM 是为需要复杂的、以目标为导向的推理的以行动为导向的任务而构建的。
了解 LLM 和 LAM 之间的区别有助于为特定应用选择正确的模型。LLM 更适合需要生成丰富语言的任务，而 LLAM 则在以行动为导向的实时决策至关重要的环境中大放异彩。
关键要点
- LLM 擅长理解和生成自然语言，这使得他们在需要细致语言理解和生成的任务中非常有效。
- LAM带来了先进的以行动为导向的功能，使它们能够处理复杂的推理和行动驱动的任务，集成了多步逻辑流程。
- 由于LLM的规模和复杂性，LLM需要大量的计算资源，而LAM则针对执行操作进行了优化，并且通常需要较少的数据来执行特殊功能。
- 在 LLM 和 LAM 之间进行选择取决于任务要求：LLM 用于特定语言的理解和流利程度，LLAM 用于涉及行动的复杂、以目标为导向的任务。
了解大型语言模型 (LLM)
大型语言模型 (LLM) 是旨在生成、解释和响应人类语言的人工智能模型。LLM 建立在深度学习框架之上，在海量数据集上进行训练，以学习语言模式、上下文和单词之间的关系。他们利用这些数据来预测和生成连贯的语言输出，使他们能够完成基于语言的任务，例如翻译、总结、问答和对话。
LLM 依赖变形金刚等神经架构，这些架构使它们能够处理大量数据并生成通常感觉像人类的语言。例如，通过有监督的微调， SFT LLM 可以针对特定领域的语言任务进行调整，使他们能够专注于医疗保健、金融或法律文件等专业行业。
LLM 的优点
- 高语言流利度和连贯性： LLM 以生成上下文准确且听起来很自然的响应而闻名。这种流畅性使其成为需要对话语气和生成类人语言的应用程序的理想之选。
- 丰富的语言和语境理解： 凭借其先进的神经网络，LLM 擅长理解复杂的语言结构和上下文线索，使其适合复杂的语言任务，例如文档摘要、翻译以及法律或医学文本分析。
- 特定领域的适应性： LLM可以通过微调为特定领域量身定制，从而提高其在财务建模、科学研究和客户服务等利基领域的有效性，在这些领域，专业的语言理解至关重要。
LLM 的缺点
- 高计算需求： 由于其复杂的架构和数据要求，LLM 需要大量的计算资源，因此训练和部署成本高昂且耗时，尤其是对于小型组织而言。
- 偏见风险： LLM 通常在海量数据集上接受训练，这些数据集可能包含社会偏见，从而导致这些偏见在模型输出中重现。这可能会带来道德问题，尤其是在招聘或医疗保健等敏感应用中。
- 对于基于操作的任务效果较差： 虽然 LLM 擅长生成和理解语言，但他们缺乏多步推理和执行行动驱动目标的能力。他们的设计侧重于语言流畅性，而不是在相互关联的任务中解决复杂的问题。
了解大型行动模型 (LAM)
大型行动模型 (LAMs) 最适合需要复杂推理、决策和以行动为导向的输出的任务。与主要侧重于理解和生成语言的LLM不同，LAM旨在根据输入采取行动，执行一系列步骤以实现特定目标。这使它们成为需要逻辑流程的应用的理想之选，例如自主决策、机器人控制和战略规划。
LAM集成了先进的多步推理功能，使它们能够处理需要理解语言和上下文的相互关联的任务。虽然 LLM 可能擅长生成问题的答案，但 LLAM 可以解释查询、制定多步计划并在定义的框架内执行该计划。这种以行动为导向的架构定位 大型动作模型 在操作与语言处理同样重要的场景中作为宝贵的工具。
LAMs 的优点
- 多步推理和规划： LAMs专为复杂的推理而设计，允许它们将问题分解为多个步骤并执行操作以实现解决方案。这使得它们对任务自动化、计划甚至复杂的客户支持等应用程序非常有效。
- 以行动为导向的产出： LAM能够执行超出语言理解范围的任务。它们可以遵循逻辑步骤、处理条件操作并完成复杂的工作流程，使其适用于动作驱动的应用程序。
- 针对性任务的高效资源利用： LAM通常针对以操作为导向的特定任务进行优化，与LLM相比，所需的计算能力和数据更少。这种效率使它们适用于优先于快速执行而不是大量语言生成的应用程序。
LAMs 的缺点
- 特定语言的深度有限： LAM不是为丰富的语言生成或细致的基于文本的任务而设计的，因此对于严重依赖语言流畅度或复杂语言细节的应用程序，LAM的效率较低。
- 文本生成任务的性能较低： 与 LLM 相比，LAM可能缺乏生成高质量语言输出所需的技巧。它们更适合于涉及结构化输出的任务，而不是创造性或对话语言。
- 具有特殊要求的利基应用程序： LAM通常是为特定任务量身定制的，这限制了它们在通用 NLP 中的灵活性。这种专业化意味着与LLM相比，它们对各种基于语言的应用程序的适应性较差。
LLM 和 LAM 之间的核心区别
LLM 和 LAMs 之间的区别是基础性的，源于它们的核心架构和预期应用程序。以下是这些模型之间的主要区别：
- 专注于语言与行动： LLM 优先考虑语言理解和生成，在语言流利度至关重要的应用程序中表现出色。相比之下，LAM是为基于行动的任务而构建的，这些任务需要逐步推理、多跳思维和以目标为导向的行动。
- 语言流利度与多步规划： LLM 可生成高度流畅且上下文准确的语言输出，使其适合对话和内容生成。LAM擅长分解复杂任务、处理决策过程和执行多步计划，因此非常适合需要可操作输出的场景。
- 不同场景中的应用： LLM 最适合需要深度语言理解和生成的自然语言处理任务，例如摘要、翻译和创意内容。LAM在以行动为导向的环境中蓬勃发展，例如自主决策、机器人控制和逻辑问题解决，在这些环境中，行动是任务的核心。
如何为您的项目在 LLM 和 LAM 之间做出选择
为您的项目选择合适的模型，无论是 LLM 还是 LAM，都需要评估应用程序的特定需求和限制。例如， 微调 LLM 如果您的项目需要针对特定领域或任务调整模型，则可能需要模型。在LLM和LAM之间做出决定时，需要考虑以下一些指导因素：
- 评估语言与行动要求： 如果你的项目的主要要求是语言流利、连贯性或理解力，那么LLM可能是更好的选择。但是，如果您的项目涉及需要逐步执行、决策或可操作结果的任务，LAM可能更合适。
- 评估计算资源： LLM 是资源密集型的，需要大量的计算能力，因此它们更适合拥有充足基础设施的项目。另一方面，LAM通常更节约资源，这对于处理能力有限的项目可能有利。
- 考虑任务的复杂性和特异性： 需要深入语言理解的项目，例如总结或客户服务，可以从LLM中受益。对于涉及基于操作的任务（例如自动化工作流程或执行多步推理）的项目，LAM提供了处理这些复杂性的必要功能。
- 项目规模和特定领域的需求： 对于需要在特定领域（例如法律或金融服务）进行细致语言处理的应用程序，LLM 可提供所需的语言深度。但是，如果您的项目跨越多个需要连续操作的相互关联的任务，LAM可以带来逻辑规划和执行的优势。
使用 Sapien 选择适合您需求的型号
LLM 和 LAM 都具有独特的优势和局限性，使其成为不同类型的 AI 应用程序的理想之选。LLM 是执行以语言为中心的任务的强大工具，可提供丰富的语言生成、高流畅性和专业领域的适应性。相比之下，LAM对于需要逻辑推理、动作执行和多步计划的应用程序至关重要，在基于任务的环境中表现出色。
Sapien在帮助组织选择和实施适合其需求的语言模型方面提供专业知识，无论是用于语言生成的LLM还是用于行动驱动项目的LAM。通过Sapien的数据标签和数据收集服务，公司可以确保其LLM和LAM接受高质量数据培训，从而提高其绩效以及LAM或LLM与项目目标的一致性。
联系 Sapien 探索我们的人工智能数据铸造厂如何优化您的 LLM 或 LAM 部署，确保它满足您的应用程序的独特需求。
常见问题解答
LLM 和 LAMs 有哪些常见应用？
LLM 通常用于需要高语言流利度和上下文理解的应用程序，例如对话式 AI、文档摘要和内容创作。另一方面，LAM非常适合复杂的、以行动为导向的任务，例如自动化工作流程、多步决策和机器人控制。
LLM 比 LAMs 更准确吗？
LLM 通常在涉及语言流畅度和上下文理解的任务中提供更高的准确性，而 LLAM 则在需要顺序推理的结构化、以行动为导向的任务中表现出色。选择取决于语言生成还是任务执行是主要目标。
就推理能力而言，LLM 和 LAMs 有什么区别？
LLM 专为基于语言模式的单步推理而设计，而 LAMs 具有先进的多步推理能力，允许它们处理相互关联的任务并根据顺序逻辑做出决策。
Sapien 如何支持 LLM 和 LAM 的开发？
Sapien为LLM和LAM提供数据标签和数据收集服务，确保模型根据准确、高质量的数据进行训练。Sapien的人工智能数据铸造厂帮助组织为LLM和LAM创建定制的数据管道，针对项目的特定需求对其进行优化。
