Що таке VLM і LLM? Які основні відмінності між ними?

LLM і VLM — два терміни, які останніми роками найчастіше звучать у світі штучного інтелекту. Що ж насправді означають ці поняття? Чому важлива різниця між ними? І найголовніше питання: яку з них і коли варто використовувати, автоматизуючи бізнес-процеси?

У цій статті ми простою мовою пояснимо обидві моделі, порівняємо їхні сильні та слабкі сторони й проілюструємо їх реальними сценаріями використання.

Що таке LLM?

LLM — це скорочення англійського виразу «Large Language Model»; українською він перекладається як велика мовна модель. Її основне завдання — розуміти та генерувати текст. Ці моделі навчаються на величезних наборах даних, зібраних з інтернету, книжок, наукових статей і багатьох інших письмових джерел, і можуть виконувати широкий спектр завдань: від відповідей на запитання й написання коду до узагальнення та перекладу.

ChatGPT, Claude, Gemini і Llama — найвідоміші приклади цієї категорії.

LLM можна використовувати для таких завдань:

• Автоматична класифікація листів від клієнтів і відповіді на них
• Перетворення довгих звітів на короткі резюме
• Створення чернеток коду або пояснення наявного коду
• Запити до даних продажів і CRM природною мовою
• Побудова багатомовних потоків комунікації

LLM працюють лише з текстом. Якщо ви дасте стандартній LLM фотографію, графік чи знімок екрана, вона не зможе це обробити, адже не має «очей».

Що таке VLM?

VLM означає «Vision Language Model», тобто візуально-мовна модель. Це мультимодальний (multimodal) тип штучного інтелекту, у якому до можливостей LLM додано здатність бачити. Вона може одночасно розуміти й обробляти і текст, і зображення.

GPT-4o, Claude 3, Gemini 1.5 Pro і LLaVA — деякі з моделей цієї категорії.

VLM можуть виконувати такі завдання:

• Автоматичне створення описів і тегів за фотографією товару
• Вилучення даних із зображень рахунків, форм чи квитанцій (значно більше, ніж OCR)
• Виявлення та пояснення помилки на знімку екрана
• Інтерпретація записів камер відеоспостереження
• Оцифрування та осмислення рукописних документів

Коротко кажучи, VLM — це модель, яка світ і читає, і бачить.

Основні відмінності між LLM і VLM

Найкритичніша відмінність така: LLM живе у світі тексту, а VLM розуміє ще й візуальний світ. Обидві моделі розуміють мову, але VLM додатково може в контексті інтерпретувати фотографію, графік чи таблицю.

Яку модель і в якій ситуації використовувати?

Вибір правильної моделі — критичне рішення в проєктах автоматизації на основі штучного інтелекту як з погляду витрат, так і з погляду ефективності.

Обирайте LLM:

• Коли ви класифікуєте вхідні запити й спрямовуєте їх відповідній команді
• Коли ви виділяєте пункти дій із нотаток наради
• Коли ви перетворюєте JSON-дані з API на природну мову
• У текстових потоках звітності та сповіщень

Обирайте VLM:

• Коли ви автоматично обробляєте PDF-рахунки від постачальників
• Коли ви проводите візуальний контроль якості на виробничій лінії
• Коли ви автоматично створюєте контент на основі зображень товарів в інтернет-магазині
• Коли ви оцифровуєте документи, що посвідчують особу працівників, або форми

У багатьох сучасних потоках автоматизації обидві моделі працюють разом: VLM інтерпретує зображення й вилучає текст, а LLM обробляє цей текст і запускає наступний крок.

Роль LLM і VLM в автоматизації на основі штучного інтелекту

Інтегруючи n8n, Zapier, Apache Airflow та подібні інструменти автоматизації з моделями штучного інтелекту, ми в Synchron Bilişim безпосередньо бачимо, наскільки швидко й безпомилково можуть працювати робочі процеси.

Наприклад, в автоматизації обслуговування клієнтів через електронну пошту LLM може миттєво класифікувати вхідні повідомлення й спрямовувати їх до відповідного підрозділу. Якщо додати до цього потоку VLM, зображення рахунку чи фото товару, які клієнт додав до листа, також автоматично аналізуються й прикріплюються до заявки. Без участі людини, за лічені секунди.

Такі багаторівневі структури автоматизації можна застосовувати в багатьох сферах: від процесів підтримки та бухгалтерських потоків до логістики й операцій з управління персоналом.

LLM і VLM — дві потужні гілки штучного інтелекту. Одна майстерно працює з мовою, інша додає до цього рівняння ще й візуальний світ. Поєднання правильної моделі з правильним робочим процесом багаторазово збільшує віддачу від проєктів автоматизації.

Якщо ви не впевнені, яка модель краще підходить для ваших бізнес-процесів, або плануєте інтегрувати штучний інтелект у наявну інфраструктуру автоматизації, команда фахівців Synchron Bilişim буде поруч на кожному етапі — від аналізу потреб до впровадження.

Зв’яжіться з нами, щоб дізнатися більше про наші рішення з автоматизації на основі штучного інтелекту