LLM (Large Language Model) vs. LAM (Language AI Model): Eine KI-Evolution im Vergleich

In der ständig voranschreitenden Welt der künstlichen Intelligenz ist es entscheidend, die Unterschiede zwischen großen Sprachmodellen (LLM) und sprachbasierten KI-Anwendungen (LAM) zu verstehen, indem wir einen Blick auf die Vergangenheit von Google und Microsoft Access werfen.

Vergangenheit: Google vs. Microsoft Access

Google: Die Ära der Suchmaschinenrevolution

Google hat die Art und Weise, wie wir Informationen im Internet suchen und finden, revolutioniert. In der Vergangenheit setzte Google auf beeindruckende Suchalgorithmen, die auf riesigen Datenmengen basierten. Dies ermöglichte eine effiziente Extraktion von relevanten Informationen. Wenn wir diese Evolution auf LLM beziehen, könnte man sagen, dass LLM im Wesentlichen Google mit einer höflichen und nuancierten Ausdrucksweise ist. Es geht über die bloße Informationssuche hinaus und integriert die subtile Kunst der höflichen Kommunikation in natürlicher Sprache.

Microsoft Access: Die Ära der Datenbankanwendungen

Microsoft Access, andererseits, repräsentierte die Ära von datenbankbasierten Anwendungen. Es ermöglichte Nutzern, Daten zu organisieren, abzurufen und zu verarbeiten. Im Kontext von LAM könnte man es so sehen, dass LAM im Wesentlichen Ereignisse und Bildschirmpositionen analysiert, ähnlich wie Microsoft Access Datenstrukturen organisiert. Es fokussiert sich auf die Verarbeitung von Aktionen und Bildschirminhalten.

Die KI-Evolution: LLM und LAM im Überblick

LLM: Google mit Höflichkeitsformen

LLM baut auf den Fortschritten von Suchalgorithmen auf und integriert eine höfliche und kontextbezogene Ausdrucksweise. Es bietet nicht nur Informationen, sondern auch eine menschenähnliche Interaktion, die auf die Nuancen der Sprache eingeht.

LAM: Events und Screenlocations

Im Gegensatz dazu konzentriert sich LAM auf die Analyse von Ereignissen und Bildschirmpositionen. Es geht über die bloße Informationsverarbeitung hinaus und ermöglicht eine interaktive Erfahrung durch die Verarbeitung von Aktionen und visuellen Elementen.

Insgesamt zeigt dieser Vergleich, dass LLM und LAM verschiedene Aspekte der menschenzentrierten KI repräsentieren. Während LLM den Schwerpunkt auf die sprachliche Interaktion legt, fokussiert sich LAM auf die Verarbeitung von Ereignissen und visuellen Informationen. Beide tragen zur Weiterentwicklung und Verbesserung unserer Interaktionen mit künstlichen Intelligenzen bei.