“ 大模型和生成式AI，是有重叠但又不一样的东西”
大模型和生成式模型是一个东西吗？那大模型和生成式AI呢？
再具体一点，一个自然语言处理的大模型是生成式大模型吗？
如果一个模型，能够总结文档，那么这个模型是生成式模型吗？
大模型和生成式模型
很多人在很多时候，想当然地把大模型当作人工智能，也把大模型和生成式模型混为一谈。
在上面的问题中，自然语言处理模型属于生成式大模型吗？
思考一下什么是生成式人工智能？什么是大模型？什么是生成式模型？
生成式人工智能是一种旨在通过学习训练数据的分布，模型来生成新的原创的内容。
大模型是指使用机器学习算法实现的，具有大量参数并且使用大规模数据训练出来的模型。
而生成式模型是指用大模型技术实现的生成式人工智能的一种方式。
单纯的说这些概念，可能很多人都不明白，也不知道有什么用，那咱就来举个例子。先记住一句话，生成式AI的作用是生成新的，原创的内容。
说到自然语言处理可能不是很好理解，那就用视觉模型来举例；一个图片处理的大模型，它按照我们的描述生成一种图片。
比如说，给我生成一个可爱的，活泼又精明的灰太狼，这时大模型按照我们的要求生成了一张图片。
但如果我们把一张现有的图片，用一个大模型去除水印，这时这个大模型还是生成式大模型吗？
它有生成新的图片或者新的内容吗？好像并没有。
拿我们工作或生活来举例，第一种，有一天领导突然说，依照我们公司的产品，你给我做一套新的营销方案来。
第二种，领导说你把某某公司的营销方案拿过来看看，开会的时候给我总结说明一下。
这时，第一种这叫做”生成“，因为这是一套新的内容，是你做到一套营销方案；而第二种不能叫做生成，因为它并没有生成新的，原创性的东西。
当然，你可能会说他做到营销方案，也是借鉴别人的啊，并不是完全原创。
那如果从技术角度来考虑，设计和训练一个能够生成新图片的模型，和设计训练一个能够去水印，让图片更清晰的模型。
它们是同一种模型吗？能够用同一种设计，训练方法和训练数据吗？
为什么要区分这两种情况？
如果你没有真正的去设计或训练一个大模型，那么你可能很难理解这两种模型。网络上大部分关于大模型的内容，都是浅尝辄止，根本没有真正深入讲述过大模型的内在机制。
或许是因为嫌麻烦懒得讲，或许是因为他们自己都不明白这里面有什么区别。
在不了解人工智能技术的人来说，大模型就是人工智能，人工智能就是大模型；但对真正学习过人工智能技术的人来说，大模型和人工智能是有区别的。大模型只是实现人工智能的一种方式，它并不能完全代表大模型。
就类似于，我们以为大模型能够回答我们的问题，那它就是一个生成式大模型，但事实上，它们之间是有区别的。
而如果弄不明白这两者之间的区别，那么就很难想象得到大模型的应用场景，或者说很难真正用大模型来解决业务问题。
因为在你的眼中，大模型只能用来回答问题，而不知道大模型真正的能力范围，以及怎么才能弄出来一个解决实际问题的大模型。