人工智能（AI）正在彻底改变各行各业的运作方式，它提供的工具可以自动化工作流程、增强决策能力并创造更个性化的体验。 在当今获得关注的最突出的人工智能技术中，大模型（LLM） 和更新的 大动作模型（LAM） 引人注目。虽然两者都植根于先进的机器学习技术，但它们的核心能力却大相径庭。 寻求采用人工智能的企业需要了解这些模型之间的比较，尤其是在为行业特定任务实施解决方案时。 本文探讨了 LLM 和 LAM 之间的差异，并评估哪种模型更适合各种企业用例。
什么是大模型（LLM）和 大动作模型（LAM）？
大模型（LLM） 是基于大量文本数据训练而成的，能够理解、生成和响应自然语言。 它们擅长内容生成、摘要、翻译和问答等任务。 流行的例子包括 OpenAI 的 GPT 系列、Google 的 Gemini 和 Anthropic 的 Claude。 这些模型的核心优势在于其强大的语言理解和生成能力，使得它们在处理文本相关的任务时表现出色。例如，GPT-4能够生成高质量的文章，Gemini则擅长多模态信息的处理，而Claude则在对话式AI中表现突出。
大动作模型（LAM） 代表了人工智能的下一个进化方向，它将自然语言理解与执行动作的能力相结合。 这些模型可以执行工作流程、与 API 交互、操纵软件界面，甚至与企业工具集成以执行复杂的任务序列。 当人工智能需要从分析转向执行时，LAM 尤其有用。 例如，一个 LAM 可以根据患者的描述自动预约医生，或者根据库存数据自动下单补货。 LAM 的出现，让AI不再仅仅是一个信息提供者，而是一个可以实际操作的智能助手。
大模型（LLM）与 大动作模型（LAM）在行业特定环境中的应用
让我们研究一下这些模型如何在不同的行业中发挥作用。
1. 医疗保健
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医疗保健中的大模型（LLM）
LLM 可以总结患者记录、通过解释非结构化数据来帮助进行医学研究，并协助医生进行文档编制。 它们广泛用于基于聊天机器人的患者沟通和生成出院总结。 例如，可以利用 LLM 分析大量的医学文献，帮助医生更快地找到最佳的治疗方案。此外，LLM 还可以帮助患者理解复杂的医学术语，从而提高患者的依从性。 根据一份发表在《柳叶刀》上的研究，利用 LLM 生成的出院总结，能够有效提高患者对出院后注意事项的理解，降低再入院率。
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医疗保健中的大动作模型（LAM）
LAM 可以超越对话和文本分析，执行诸如安排约会、更新电子健康记录 (EHR) 或根据患者输入启动诊断测试等操作。 比如，一个 LAM 可以根据患者的症状，自动安排相应的检查项目，并通知医生和患者。 这种自动化流程能够大大提高医疗效率，减少人为错误。 此外，LAM 还可以根据患者的健康数据，自动调整药物剂量，并监控患者的用药情况。 这种个性化的医疗服务，能够显著提高治疗效果。
结论： LAM 为提高运营效率提供了一个更具可操作性的框架，使其更适合医疗保健中工作流程繁重的任务。
2. 金融
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金融领域的大模型（LLM）
LLM 可用于生成财务报告、回答客户询问和提供投资见解。 它们擅长解释金融语言和分析历史数据。 例如，LLM 可以分析大量的财务报表，帮助投资者发现潜在的投资机会。 此外，LLM 还可以为客户提供个性化的投资建议，帮助他们实现财务目标。 一项由麦肯锡进行的研究表明，利用 LLM 进行投资分析，可以提高投资回报率10%-20%。
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金融领域的大动作模型（LAM）
LAM 可以采取实时行动，例如执行交易、在阈值被突破时发送警报，或者从各种 API 中提取实时数据以进行风险分析。 比如，一个 LAM 可以根据市场行情，自动执行买卖操作，从而避免错过最佳的交易时机。 此外，LAM 还可以监控用户的账户余额，并在余额不足时自动发送充值提醒。 这种主动式的服务，能够有效提高用户的满意度。
结论： 虽然 LLM 协助进行分析和报告，但 LAM 更适合行动和实时决策至关重要的环境。
3. 零售和电子商务
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零售领域的大模型（LLM）
LLM 广泛用于生成产品描述、管理客户支持聊天机器人和处理内容个性化。 例如，LLM 可以根据产品的特点，自动生成吸引人的产品描述，从而提高产品的销量。 此外，LLM 还可以根据用户的浏览历史和购买记录，为用户推荐个性化的产品。
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零售领域的大动作模型（LAM）
LAM 可以自动执行库存补货、跨平台执行定价更新、处理退货和退款以及自主管理订单处理任务。 比如，一个 LAM 可以根据销售数据，自动调整库存水平，从而避免库存积压或缺货的情况。 此外，LAM 还可以自动处理退货和退款申请，提高用户的购物体验。
结论： 两种模型都有益处，但 LAM 在运营和后端自动化方面具有明显的优势。
4. 制造业
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制造业领域的大模型（LLM）
LLM 帮助生成培训材料、记录维护程序并协助进行合规性报告。 例如，LLM 可以根据设备的操作手册，自动生成培训材料，帮助工人更快地掌握设备的操作技能。 此外，LLM 还可以帮助企业编写合规性报告，确保企业的运营符合相关法规。
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制造业领域的大动作模型（LAM）
LAM 可以主动监控传感器、实时响应异常情况，并通过与制造执行系统 (MES) 和物联网 (IoT) 平台集成来自动启动维护任务。 比如，一个 LAM 可以监控生产线的温度、压力等参数，并在参数超出正常范围时自动发出警报，并启动相应的维护程序。 这种主动式的维护方式，能够有效减少设备的故障率，提高生产效率。 根据一项由西门子进行的研究，利用 LAM 进行设备维护，可以降低设备故障率20%-30%。
结论： LAM 更适合高度自动化的环境，在这些环境中，实时行动可以提高生产力并防止停机。
5. 法律和合规
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法律领域的大模型（LLM）
法律专业人士使用 LLM 来审查合同、提取关键条款、总结长篇文档并进行法律研究。 例如，LLM 可以快速审查大量的合同文件，帮助律师发现潜在的风险条款。 此外，LLM 还可以帮助律师进行法律研究，更快地找到相关的案例和法规。
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法律领域的大动作模型（LAM）
LAM 可以协助自动化审批工作流程、发送合规性警报以及跨平台或司法管辖区提交报告。 比如，一个 LAM 可以自动审核合同的合规性，并在发现违规情况时发出警报。 此外，LAM 还可以自动提交合规性报告，减少律师的工作量。
结论： 最佳结果来自一种混合方法：LLM 用于解释法律文本，LAM 用于推动监管合规性中的任务执行。
挑战与考量
虽然 LLM 更成熟且应用更广泛，但它们在操作任务中存在局限性。 它们可能能够建议行动，但通常缺乏可靠地执行这些行动的架构。 LAM 专门为行动而构建，但它们仍处于新兴阶段，并且与现有企业系统的集成可能需要仔细规划。
数据隐私、监管合规性和实施成本也是关键因素。 LAM 通常需要访问运营系统，这会带来新的安全问题。 企业还必须确保人工智能模型执行的任务是可审计的并且符合组织政策。 例如，在使用 LAM 执行金融交易时，需要确保交易的安全性，并对交易过程进行详细的记录，以便进行审计。 此外，还需要确保 LAM 的行为符合相关的金融法规，避免出现违规行为。
企业应该选择哪种模型？
LLM 与 LAM 之间的决策在很大程度上取决于企业希望自动化的任务类型。
- 如果您的重点是知识管理、内容创建或任何需要语言解释而无需直接系统操作的活动，请选择 LLM。
- 当您的需求超出理解范围并进入执行阶段时 – 尤其是在您旨在自动化端到端业务工作流程时 – 请选择 LAM。
事实上，未来可能在于将 LLM 的自然语言能力与 LAM 的运营能力相结合的混合解决方案。 这种组合实现了更全面的 AI 战略，既支持决策制定又支持行动。 这种混合策略能够充分发挥两种模型的优势，实现更高效、更智能的自动化。 例如，可以使用 LLM 分析客户的需求，然后使用 LAM 自动生成个性化的产品推荐，并完成订单处理流程。
最终思考
企业正在从简单的聊天机器人和文本生成用例转向能够进行实时决策和自动化的完全集成的人工智能系统。 虽然 LLM 在过去几年中占据主导地位，但 LAM 由于其采取行动的能力而迅速 gaining ground。
对于人工智能必须与业务系统交互并执行有意义的任务的行业特定需求 – LAM 通常是更好的选择。 但是，最佳结果通常来自战略性地部署两种模型，发挥它们各自的优势。 随着人工智能的不断发展，采用适合任务的正确模型的公司将更有能力进行创新、降低成本和提高运营效率。 在这个人工智能驱动的时代，理解 LLM 和 LAM 的差异，并根据实际需求选择合适的模型，将是企业成功的关键。