人工智能（AI）正在深刻地改变着各行各业的运作方式，它提供的工具能够自动化工作流程、增强决策能力并创造更个性化的体验。在众多新兴的AI技术中，大型语言模型（LLM）和大型行动模型（LAM）正备受关注。尽管它们都基于先进的机器学习技术，但其核心能力却大相径庭。对于希望采用AI的企业来说，了解这两种模型的区别至关重要，尤其是在为行业特定任务实施解决方案时。本文将深入探讨LLM和LAM之间的差异，并评估哪种模型更适合各种企业用例，从而帮助企业更好地选择适合自身业务的AI模型。
LLM与LAM：定义与核心差异
首先，我们需要明确什么是LLM和LAM。大型语言模型（LLMs）是经过海量文本数据训练的模型，能够理解、生成和回应自然语言。它们擅长内容生成、摘要、翻译和问答等任务。知名的例子包括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文本理解和生成能力，能够模拟人类语言的复杂性和创造性。
另一方面，大型行动模型（LAMs）代表了AI的下一个进化阶段，它将自然语言理解与执行行动的能力相结合。这些模型可以执行工作流程、与API交互、操作软件界面，甚至与企业工具集成，以执行复杂的任务序列。当AI需要从分析走向执行时，LAMs尤其有用。例如，一个LAM可以根据客户的投诉自动发起退款流程，而无需人工干预。LAMs的核心优势在于其行动能力，能够将语言理解转化为实际操作，从而实现真正的自动化。
医疗保健领域的LLM和LAM应用对比
在医疗保健领域，LLM和LAM的应用方式截然不同。LLMs可以总结患者记录，通过解释非结构化数据来帮助医学研究，并协助医生进行文档记录。它们被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，一个基于LLM的聊天机器人可以回答患者关于药物副作用的常见问题，或者帮助患者预约医生。
然而，LAM在医疗保健领域的应用潜力远不止于此。LAMs可以超越对话和文本分析，执行诸如安排预约、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。想象一下，一个患者通过语音告知AI模型自己的症状，LAM不仅可以理解这些症状，还可以自动安排相应的检查，并将结果直接添加到患者的电子健康记录中。这种行动能力显著提高了医疗保健的效率，并改善了患者的体验。因此，LAMs为医疗保健领域提供了一个更具可操作性的框架，使其更适合工作流程繁重的任务。
金融领域的LLM和LAM应用对比
在金融领域，LLM擅长生成财务报告、回答客户咨询和提供投资见解。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新闻和市场数据，为投资者提供个性化的投资建议。
相比之下，LAM可以采取实时行动，例如执行交易、在突破阈值时发送警报，或从各种API提取实时数据以进行风险分析。一个LAM可以根据预先设定的规则自动执行股票交易，或者在市场出现剧烈波动时立即向交易员发出警报。这种实时行动能力对于金融行业的快速决策至关重要。因此，虽然LLMs有助于分析和报告，但LAMs更适合需要行动和实时决策的环境。
零售和电子商务领域的LLM和LAM应用对比
在零售和电子商务领域，LLM被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可以根据产品的特性和目标客户群体自动生成吸引人的产品描述。
而LAM可以自动化库存补货、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。想象一下，一个LAM可以根据销售数据和库存水平自动调整产品价格，或者在客户发起退货请求时自动生成退货标签并安排物流。虽然两种模型都有益，但LAMs在运营和后端自动化方面具有明显的优势。根据麦肯锡的报告，通过使用LAMs自动化供应链管理，零售商可以将运营成本降低高达30%。
制造业领域的LLM和LAM应用对比
在制造业领域，LLM可以帮助生成培训材料、记录维护程序和辅助合规性报告。例如，LLM可以根据设备的规格和维护历史生成详细的维护手册。
而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。例如，如果一个传感器检测到机器的温度过高，LAM可以立即关闭机器并通知维护人员。LAMs更适用于高度自动化环境，在这些环境中，实时行动可以提高生产力并防止停机。根据埃森哲的报告，通过使用LAMs进行预测性维护，制造商可以将设备停机时间减少高达25%。
法律和合规领域的LLM和LAM应用对比
在法律和合规领域，法律专业人士使用LLM来审查合同、提取关键条款、总结长篇文档以及进行法律研究。例如，LLM可以快速识别合同中的风险条款，并为律师提供相关的法律判例。
而LAM可以协助自动化审批工作流程、发送合规警报以及跨平台或司法管辖区提交报告。例如，LAM可以自动将公司的财务报告提交给监管机构，或者在发现潜在的违规行为时立即发出警报。最佳结果来自混合方法：LLMs用于解释法律文本，LAMs用于推动监管合规中的任务执行。例如，一个混合系统可以首先使用LLM分析新的法规，然后使用LAM自动更新公司的合规政策。
挑战与考量：数据隐私、合规与成本
虽然LLMs更为成熟且应用广泛，但它们在操作任务方面存在局限性。它们可能能够建议行动，但通常缺乏可靠执行这些行动的架构。LAMs专门为行动而构建，但它们仍处于新兴阶段，与现有企业系统的集成可能需要仔细规划。
数据隐私、监管合规和实施成本也是关键因素。LAMs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AI模型执行的任务是可审计的，并且符合组织政策。例如，企业需要确保LAMs在执行交易时符合相关的金融法规，并且所有交易记录都可追溯。
企业应该选择哪种模型：LLM还是LAM？
AI模型的选择在LLM和LAM之间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，则选择LLMs。如果您的需求超越了理解而进入执行领域，尤其是在旨在自动化端到端业务工作流程时，则选择LAMs。
实际上，未来可能在于结合了LLMs的自然语言能力与LAMs的操作能力的混合解决方案。这种组合能够实现更全面的AI战略，从而支持决策和行动。例如，企业可以使用LLM来分析客户反馈，然后使用LAM自动调整产品功能或改善客户服务。
LLM与LAM的协同：混合AI解决方案的未来
混合AI解决方案代表了未来发展的趋势。通过将LLM的强大语言理解能力与LAM的行动能力相结合，企业可以构建更智能、更高效的AI系统。例如，在一个智能客服系统中，LLM可以理解客户的问题并提供初步的解决方案，而LAM可以根据客户的反馈自动执行相应的操作，例如退款或更换产品。这种协同作用不仅提高了客户满意度，还显著降低了客服成本。
此外，混合AI解决方案还可以帮助企业更好地应对复杂的工作流程和不断变化的市场环境。通过不断学习和适应，这些系统可以不断优化自身的性能，并为企业创造更大的价值。例如，一个混合AI系统可以根据市场趋势自动调整产品的定价和推广策略，从而提高销售额和市场份额。
结论：选择合适的模型，释放AI的真正潜力
企业正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AI系统。虽然LLMs在过去几年中占据主导地位，但LAMs由于其行动能力而迅速获得发展。
对于AI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而言，LAMs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。正如我们所看到的，医疗保健、金融、零售、制造和法律等领域都可以通过精心设计的LLM和LAM的组合来显著提高效率和生产力。
随着AI的不断发展，采用正确的AI模型来完成正确的任务的公司将能够更好地进行创新、降低成本并提高运营效率。理解LLM和LAM之间的细微差别并将其应用于您的特定业务需求是释放人工智能真正潜力的关键。在选择和实施这些模型时，请考虑安全性、合规性和可审计性，以确保您的AI战略不仅有效，而且负责任。通过明智地利用LLM和LAM，企业可以构建更智能、更高效、更具竞争力的未来。