生成AI vs LLM
生成AIはテキスト・画像・音声・動画・コードなどの新しいコンテンツを生成できるAIの総称、LLMは大規模なテキストコーパスで学習し言語を予測・生成するニューラルネットワーク。LLMは生成AIの一種であり、生成AIには画像生成の拡散モデルなどLLM以外の技術も含まれる。両者は並列の選択肢ではなく、包含関係にある。
3行で違いを説明
- 生成AIはコンテンツを生成するAIの総称で、LLMはその中のテキスト(言語)を扱うモデル。
- 生成AIには、画像生成の拡散モデルや音声合成モデルなど、LLM以外の技術も含まれる。
- LLMはTransformerに基づき、次のトークンを予測するタスクで学習される。
- 近年はテキスト以外の入力も扱うマルチモーダルLLMが増え、両者の重なりが大きくなっている。
Comparison Table
| Item | 生成AI | LLM |
|---|---|---|
| Scope | コンテンツを生成するAI全般の総称 | 言語を予測・生成するモデル(生成AIの一種) |
| 対象データ | テキスト・画像・音声・動画・コードなど | 主にテキスト(マルチモーダルLLMは画像等の入力にも対応) |
| 代表的な技術 | LLM、拡散モデル、GAN、VAEなど | Transformer(デコーダ型が主流) |
| 代表例 | ChatGPT、Stable Diffusion、Midjourneyなど | GPT、Claude、Gemini、Llamaなど |
| Release | 2022年のStable Diffusion・ChatGPT公開を境に一般へ普及 | 2018年のGPT・BERT以降に大規模事前学習が定着 |
Architecture
Feature Comparison
| Feature | 生成AI | LLM |
|---|---|---|
| テキスト生成 | ○ | ○ |
| 画像生成 | ○ | モデルによる(テキスト生成が主) |
| 特定の技術・アーキテクチャを指す | — | ○ |
Advantages
Disadvantages
Best Use Cases
Migration
両者は包含関係にあるため、乗り換えの関係にはない。「生成AIを導入する」という検討の中で、テキストを扱う用途ではLLMを、画像生成では拡散モデルを選ぶ、というように用途ごとに具体的な技術を選定する。
FAQ
参考文献
- Research PaperAttention Is All You Need
- Research PaperLanguage Models are Few-Shot Learners
関連する比較
BERT vs LLM
BERTはTransformerのエンコーダのみを用い、双方向の文脈参照によって文の理解に特化した事前学習済みモデル。LLM(大規模言語モデル)は、GPT系に代表されるデコーダのみの自己回帰型アーキテクチャを中心に、テキスト生成を含む幅広いタスクをこなす大規模モデルの総称。BERTも広義にはLLMの一種と位置づけられることがあるが、一般的な文脈でLLMという場合は生成能力を持つGPT系以降のモデルを指すことが多く、両者は「理解特化」と「生成中心の汎用モデル」という異なる方向性を代表する存在として対比される。
Transformer vs LLM
Transformerは自己注意機構(Self-Attention)で系列中のトークン間の関係をモデル化するニューラルネットワークアーキテクチャ、LLMはそのアーキテクチャを大規模なパラメータ数とコーパスで学習した言語モデル。Transformerが「設計図」、LLMがその設計図に基づいて大規模に学習された「モデル」という関係にある。
LLM vs GPT
LLMは大規模なテキストコーパスで学習し言語を予測・生成するモデルの総称、GPTはOpenAIが開発するLLMのモデルファミリーの名称。GPTはLLMの一種であり、ClaudeやGemini、LlamaなどもLLMに含まれる。GPTはLLMという概念を広く一般に普及させた代表的なモデルファミリーの1つとなっている。