AI Generative vs Large Language Model: quale differenza?

Parlando di Intelligenza Artificiale, è bene fare un focus sui sistemi attualmente in uso, e capirne bene le differenze per trovare la soluzione più adatta.

AI Generative e LLM (Large Language Model) sono due esempi che fanno parte delle tecnologie AI, ma con caratteristiche differenti per quanto riguarda la capacità e le aree di applicazione. La prima copre la generazione di contenuti multi-formato, mentre la LLM ha come punto di forza la generazione di testo e l’elaborazione del linguaggio naturale. Di seguito un focus sulle due tecnologie.

AI Generative

Le AI generative sono sistemi in grado di creare contenuti visivi e sonori partendo da semplici descrizioni testuali. Basta scrivere cosa si vuole ottenere, e l’AI lo traduce in un contenuto creativo.

Alcuni degli strumenti più noti ed utilizzati sono DALL·E o Midjourney per generare immagini, ElevenLabs per audio e voci, o Sora e Runway nella creazione di video di altissima qualità.

Queste tecnologie stanno trasformando il modo di produrre grafica, musica e video, rendendo la creazione multimediale più veloce, accessibile e creativa.

Inoltre, per apprendere facilmente e velocemente un’enorme gamma di formati di dati, si affidano a una varietà di algoritmi (RNN, GAN…).

Large Language Model

Gli LLM sono sistemi in grado di comprendere e generare testo in linguaggio naturale, permettendo di interagire come se si scrivesse ad una persona, senza usare interfacce complesse.

Esempi noti come ChatGPT, Perplexity, Claude e Gemini, possono rispondere a domande, scrivere testi, tradurre, riassumere e persino generare codice, grazie a tecniche di deep learning utilizzate per analizzare enormi quantità di dati testuali e apprendere schemi nel linguaggio naturale.

LLM vs AI generative

Oltre a queste differenza, c’è da dire che le LLM sono in genere più accessibili in termini di costo e offrono risposte più precise e affidabili: ad oggi infatti, il “tasso di allucinazione” (generazione di informazioni errate) si aggira intorno al 5-10%, contro il 25-30% di oltre un anno fa. Una percentuale che, visti i rapidi miglioramenti dell’AI, è destinata a scendere ulteriormente.

Le AI generative per media invece, richiedono più risorse computazionali, e quindi hanno costi più elevati. Inoltre, il risultato può essere meno prevedibile e preciso, specie se non si forniscono istruzioni chiare.

Per questo, le LLM sono spesso la scelta più pratica per un’integrazione immediata nei sistemi aziendali, mentre le AI generative vanno usate in modo più mirato, quando serve creare contenuti visuali o multimediali.