在AI快速发展的今天，大模型（large language model，LLM）已经成为了我们日常生活中不可忽视的存在，无论是聊天机器人、智能助手，还是自动驾驶汽车，甚至是医疗诊断系统，大模型都在发挥着越来越重要的作用，问题来了：AI大模型主要分为哪两类？这个问题的答案其实并不复杂，但如果你没仔细想过，可能会错过一些有趣的细节，别急，今天就让我们一起来探索一下AI大模型的两大“兄弟”：生成式模型和推理式模型。
一、AI大模型的两大兄弟：生成式模型和推理式模型
我们需要明确一个概念：AI大模型的核心任务是什么？大模型是用来完成特定任务的智能系统，而这些任务可以分为两类：生成任务和推理任务，基于这一点，AI大模型也相应地被分为了两类。
1. 生成式模型（Generative Models）
生成式模型的首要任务就是“生成”内容，无论是文字、图片，还是视频，生成式模型都擅长在这些领域发挥作用，生成式模型负责“创造”。
a. 基于概率的生成模型
生成式模型中最经典的代表应该是语言模型，语言模型的核心任务就是预测和生成人类的语言，我们使用的GPT系列模型，就是在这种原理的基础上不断进化而来的。
基于概率的生成模型通过分析大量的文本数据，学习到语言的统计规律，然后根据这些规律生成新的文本内容，这种模型在生成文本方面表现尤为出色，它可以生成连贯的文字、对话甚至故事。
不过，基于概率的生成模型也有一个明显的缺点：它们生成的内容往往缺乏“逻辑性”和“目的性”，举个例子，如果你让GPT-3生成一段话，它可能会输出一段毫无意义的 gibberish，或者生成一些让人感觉“随机”的内容。
b. 基于神经网络的生成模型
随着深度学习的发展，基于神经网络的生成模型逐渐成为生成式模型的主流，这类模型通常使用大量的参数和复杂的神经网络结构来捕捉数据中的复杂模式。
最著名的生成式模型之一是生成对抗网络（Generative Adversarial Network，GAN），GAN的核心思想是通过两个模型（生成器和判别器）的对抗训练，最终生成高质量的数据（如图片、视频等），GAN在生成图片方面表现尤为出色，它可以生成逼真的人像、风景甚至艺术作品。
还有一种叫做扩散模型（Diffusion Model）的生成式模型，近年来也逐渐崭露头角，扩散模型通过模拟数据的生成过程（比如从噪声到清晰图像的演变），最终生成高质量的数据，虽然扩散模型的训练过程相对复杂，但它们在生成质量上往往能够与GAN相媲美。
2. 推理式模型（Inference Models）
与生成式模型不同，推理式模型的主要任务是进行推理，也就是根据给定的输入，输出一个合理的结论或决策，推理式模型擅长的是“思考”和“判断”，而不是“创造”。
a. 基于规则的推理模型
基于规则的推理模型的核心思想是通过预先定义的规则或知识库，来完成推理任务，这类模型通常用于需要明确逻辑关系的场景，比如专家系统、知识图谱推理等。
最典型的基于规则的推理模型是逻辑推理引擎，这些引擎通过预设的一系列规则（比如数据库中的关系），来从输入中推导出新的结论，如果我知道“所有的人都是 mortal，Socrates 是人”，那么推理引擎就可以推断出“Socrates 是 mortal”。
b. 基于学习的推理模型
基于学习的推理模型则与生成式模型类似，都是通过大量数据训练出来的，它们擅长处理动态变化的环境，并根据经验做出决策。
最著名的基于学习的推理模型之一是强化学习（Reinforcement Learning，RL），强化学习通过模拟试错的过程，让模型在与环境的互动中学习最优策略，自动驾驶汽车就是通过强化学习来不断调整驾驶策略，以实现安全驾驶。
还有一种叫做知识图谱推理（Knowledge Graph Reasoning）的推理模型，这类模型通过构建大规模的知识图谱（比如Freebase、Wikipedia），来完成各种复杂推理任务，给定“李明是医生”，“医生治疗疾病”，模型可以推断出“李明治疗某种疾病”。
三、生成式模型和推理式模型：谁更强大？
在了解了生成式模型和推理式模型的分类后，你可能会有一个疑问：这两者到底谁更强大？或者说，哪种模型更适合解决特定问题？
这个问题的答案取决于具体的应用场景，生成式模型擅长“创造”，而推理式模型擅长“推理”，两者各有千秋，共同构成了AI大模型的两大核心。
举个例子：
- 如果你需要一个能够生成高质文字的模型，比如聊天机器人、内容创作工具，那么生成式模型就是你的不二选择。
- 如果你需要一个能够进行复杂推理的模型，比如自动驾驶、医疗诊断，那么推理式模型就是你的得力助手。
也有一些模型同时具备生成能力和推理能力，比如图灵 complete model（虽然这个说法有点夸张，但说明有些模型可以同时进行生成和推理），这些模型通常需要复杂的架构设计和大量的计算资源。
四、总结
AI大模型主要分为两类：生成式模型和推理式模型，每类模型都有其独特的任务和应用场景。
生成式模型擅长“生成”内容，适用于需要创造性的场景，比如文本生成、图像创作等。
推理式模型擅长“推理”任务，适用于需要逻辑判断的场景，比如自动驾驶、医疗诊断等。
了解这两类模型的分类和特点，可以帮助我们更好地选择合适的模型来解决具体的问题，这也是AI技术不断进化的重要体现——不同场景需要不同类型的智能系统，而大模型的分类也反映了这一点。
AI大模型的两大兄弟：生成式模型和推理式模型，正如工具箱中的两种工具，各有其用途，但 together they can do many things!
