În 2023, dacă se vorbea despre „AI”, majoritatea oamenilor se gandeau la ChatGPT.

Avansand rapid până în 2025, iar peisajul arată foarte diferit. LLM-urile (Large Language Models) ar fi putut aprinde revoluția AI, dar acum suntem adânc într-o eră a modelelor AI specializate, fiecare proiectat cu o superputere specifică.

Cu toate acestea, cumva, toată lumea le numește în continuare LLM.

Este ca și cum ai numi fiecare vehicul o „mașină”, fie că este o bicicletă, un camion sau un avion. Sigur, toate se mișcă, dar sunt construite pentru scopuri foarte diferite.

Dacă sunteți un cercetător AI, fondator de startup-uri, sau doar cineva care încearcă să țină pasul, înțelegerea diferenței dintre un LLM, LAM, SLM, MoE și multe altele este importanta.

Deci, haideți să vedem 8 tipuri puternice de modele AI și ce sunt cu adevărat construite să facă.

LLM – Large Language Models

Ce este un LLM, de fapt?

sursa: draw.io

Imaginați-vă că trimiteți mesaje unui prieten super-inteligent care vă poate completa propozițiile, scrie eseuri, depana codul și chiar se preface că este Shakespeare, totul intr-o secunda.

Asta este în esență ceea ce face un LLM (Large Language Model).

LLM-urile sunt instruite cu privire la cantități masive de text de pe internet, cărți, articole, cod, tweet-uri pentru a afla cum funcționează limba.

Scopul lor? Pentru a prezice următorul cuvânt (sau token) într-o secvență, pe baza informatiilor cu care a fost antrenat inainte.

Gândiți-vă la aceasta ca la o auto-completarea automată, dar în loc să vă finalizeze doar propoziția, poate scrie o carte întreagă, răspunde la întrebări filosofice sau poate construi un site web funcțional.

De ce sunt LLM-urile atât de populare?

Au devenit copilul afiș al AI în ultimii ani din câteva motive,

• Putere conversațională: ChatGPT, Claude, Gemeni – toate alimentate de LLM-uri.
• Cod + Conținut: De la articole de blog la scripturi Python, LLM-urile se ocupă de sarcini creative și tehnice.
• Cunoștințe generale: Ei „știu” puțin despre aproape orice, făcându-le instrumente foarte bune de uz general.

Cazuri de utilizare din lumea reală

• Scrierea și rescrierea conținutului
• Asistență la programare și generare de cod
• Chatbots de servicii pentru clienți
• Idei de brainstorming
• Traducere lingvistică
• Educație și îndrumare

Pe scurt, dacă proiectul implică cuvinte, LLM-urile sunt foarte probabil implicate.

Dar exista si cealalta fateta a monedei. În timp ce LLM-urile par magice, au limitări,

• Pot halucina (inventează lucruri)
• Sunt scumpe din punct de vedere al puterii de procesare
• Le lipsește înțelegerea sau raționamentul adevărat, ghicesc numai pe baza tiparelor

De aceea, de un timp, noi tipuri de modele, construite pentru viteză, specializare sau raționament mai profund, apar rapid.

LCM – Latent Consistency Models

Imaginați-vă acest lucru: utilizați un generator de imagini AI pe telefon și vă oferă un rezultat clar în mai puțin de o secundă, fără conexiune la cloud, fără procesare.

Aceasta este puterea LCM-urilor (modele de consistență latentă).

Spre deosebire de LLM-urile care generează text, LCM-urile sunt concepute în principal pentru imagini și sunt optimizate pentru viteză, eficiență și dispozitive mici. Sunt verii rapizi și ușori ai modelelor de generare de imagini mai complexe, cum ar fi Stable Diffusion.

Gândiți-vă la LCM-uri ca la motoarele în timp real ale lumii AI, concepute pentru a funcționa fără probleme chiar și pe dispozitive mobile sau hardware edge cu putere redusă.

Cum funcționează?

LCM-urile se bazează pe conceptul de modele de difuzie, o clasă de modele care „descompune” în imagini semnificative, pattern-uri aleatoare. Dar, în loc să aibă nevoie de zeci de pași lenți pentru a face acest lucru, LCM-urile comandă rapid procesul învățând modele (pattern-uri) consistente într-un spațiu comprimat (latent).

Exemplu: Imaginați-vă schițând o față. Un model AI normal traseaza 50 de linii încet. LCM doar schiteaza câteva linii și gata.

Cazuri de utilizare din lumea reală

• Generarea de imagini pe dispozitiv (gândiți-vă la filtre sau avatare AI)
• Aplicații AR/VR în care viteza este critică
• Instrumente de prototipare mai rapide pentru designeri
• Îmbunătățirea viziunii în timp real pe camerele inteligente

În esență, LCM-urile sunt modelul ideal atunci când doriți rezultate rapide și frumoase, fără a avea nevoie de un supercomputer.

Ne îndreptăm spre o eră a edge computing-ului, în care dispozitivele generează conținut local, pentru viteză și confidențialitate. LCM-urile sunt o mare parte a acestei schimbări. În viitor, ochelarii inteligenți sau ceasul inteligent ar putea genera și îmbunătăți imagini folosind un LCM.

LAM – Language Action Model

Ce este mai exact un LAM?

Dacă un LLM este prietenul tău vorbăreț și un LCM este artistul tău de desen rapid, atunci un LAM este asistentul tău inteligent care planifică, își amintește și execută sarcini.

LAM (Language Action Model) acoperă decalajul dintre înțelegerea limbajului și luarea de acțiuni semnificative. Nu doar generează text, înțelege intenția, își amintește contextul și interacționează cu instrumente sau medii.

Gândiți-vă la LAM ca la coloana vertebrală a agenților AI, genul de modele care pot ajuta la automatizarea sarcinilor, la operarea instrumentelor software sau la planificarea acțiunilor în mai mulți pași, cum ar fi rezervarea unei călătorii sau codul de depanare.

Cum funcționează?

LAM-urile se combină de obicei,

• LLM pentru înțelegerea limbajului natural,
• Module de memorie pentru urmărirea acțiunilor sau intrărilor anterioare,
• Planificatori care pot descompune sarcini complexe,
• Instrumentele utilizează capabilități pentru a executa efectiv pași (de exemplu, prin API-uri sau interfețe).

Imaginați-vă că vă întrebați AI-ul: „Rezervați un zbor spre Tokyo, comparați prețurile hotelurilor și setați un memento pentru programarea mea de viză”.

Un LLM pur vă poate oferi doar sugestii.

Un LAM? Acționează, verificând calendarele, interogând API-uri și construind un flux de sarcini în culise.

Cazuri de utilizare din lumea reală

• Agenți AI care automatizează fluxurile de lucru (de exemplu, Zapier AI, Devin)
• Asistenți digitali care interacționează cu aplicații și servicii
• Roboți de asistență pentru clienți care rezolvă probleme, nu doar răspund
• Instrumente de productivitate care finalizează sarcinile pe baza instrucțiunilor
• Robotica, unde introducerea limbajului controlează acțiunile fizice

De ce contează LAM-urile în 2025 ?

LLM-urile au schimbat jocul înțelegând textul. Dar LAM-urile împing lucrurile înainte făcând lucruri.

Într-o lume a automatizării în creștere, LAM-urile deblochează AI care poate funcționa între aplicații, poate înțelege obiectivele pe termen lung și se poate adapta la mediile în schimbare.

Imaginați-vă un AI care nu numai că vă redactează e-mailul, ci și îl trimite, urmărește și programează o întâlnire, toate bazate pe un singur prompt.

sursa: blog.mersi.ai