Rule-based language processing systems use hand-coded rules to analyze and understand language. On the other hand, AI language models use statistical models and machine learning algorithms to learn patterns and relationships in language data. 

AI language models have the advantage of being able to learn from vast amounts of data and understand the nuances of language in a more sophisticated way than rule-based systems. However, they may also be more difficult to interpret and debug than rule-based systems, which can make them more challenging to use in certain applications.
ระบบประมวลผลภาษาตามกฎใช้กฎรหัสมือเพื่อวิเคราะห์และทำความเข้าใจภาษา ในทางกลับกัน โมเดลภาษา AI ใช้แบบจำลองทางสถิติและอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อเรียนรู้รูปแบบและความสัมพันธ์ในข้อมูลภาษา โมเดลภาษา AI มีข้อดีคือสามารถเรียนรู้จากข้อมูลจำนวนมหาศาล และเข้าใจความแตกต่างของภาษาด้วยวิธีที่ซับซ้อนกว่าระบบที่อิงกฎ อย่างไรก็ตาม อาจตีความและแก้ไขจุดบกพร่องได้ยากกว่าระบบที่อิงกฎ ซึ่งทำให้การใช้ในบางแอปพลิเคชันมีความท้าทายมากขึ้น
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence