テキスト完了マシンと言語モデルに違いはありますか？
テキスト完了マシンと言語モデルは、両方とも一連のテキストで次に来る可能性のあるものを予測するための手法ですが、いくつかの重要な違いがあります。

テキストの完了モデルはタスク固有です - 文章、段落などの特定のタイプのテキストを完成させるように訓練されています。言語モデルはより一般的であり、テキストの単語のシーケンスの確率をモデル化することを目的としています。
テキスト完了モデルはタスク固有の機能または制約を使用する場合がありますが、言語モデルは通常、以前の単語/トークンをコンテキストとして使用するだけです。
テキストの完了モデルは、多くの場合、小さな焦点を絞ったデータセットでトレーニングされ、言語モデルはテキストの大規模な一般的なコーパスでトレーニングされています。
テキストの完了は、言語モデルのアプリケーションです。テキスト完了モデルは、特定のタスクに合わせた特定のタイプの言語モデルと考えることができます。

したがって、一般に、言語モデルはより広範な手法であり、テキスト完了モデルは言語モデルを特定のタスクに適用する1つの方法です。しかし、それらは関連しており、2つの概念の間に重複があります。