大規模言語モデルと大規模な事前トレーニング済みモデルは関連する概念ですが、いくつかの違いがあります。
大規模言語モデル (GPT-3 など) は、大規模なテキスト データでの事前トレーニングによって言語の統計法則と意味関係を学習する、多数のパラメーターと機能を備えた言語モデルを指します。これらのモデルは通常、教師なし学習手法を使用して、次の単語を予測したり、欠落している単語を埋めたりして、言語の文脈情報や意味情報を取得します。大規模な言語モデルは、一貫した文章の生成、質問への回答、翻訳タスクの完了などを行うことができます。
大規模事前トレーニング モデルとは、大規模なデータ セットで事前トレーニングされたモデルを指します。通常、インターネット上のテキスト、画像、ビデオなどの大量のマルチモーダル データが含まれます。事前トレーニング モデルには、データ内のパターンと特徴を学習することによって一般知識の表現を取得する、言語モデル、画像モデル、音声モデルなどが考えられます。これらのモデルの目標は、さまざまな下流タスクにおける微調整または転移学習のための一般的な表現能力を学習することです。
したがって、大規模言語モデルは、自然言語生成、機械翻訳、テキスト要約などの言語タスクの処理に焦点を当てた、特定のタイプの大規模事前トレーニング モデルです。大規模事前トレーニング モデルは、より広義には、言語モデルを含むさまざまなモデル タイプを含む、大規模データで事前トレーニングされたさまざまなモデルを指します。