AI言語モデルと従来のルールベースの言語処理システムの主な違いは、自然言語を構築する実行プロセスです。

従来のルールベースの言語処理システムは、自然言語を処理および理解するために人間の専門家によって作成およびプログラムされた一連の定義されたルールとパターンに依存しています。これらのシステムは、言語を特定して分析するために、一連のif-then statments and Rulesを使用しており、作成および維持するために広範な手動努力が必要です。これらのシステムは、自然言語のコンテキスト、ニュアンス、複雑さを理解することに苦労しており、新しいデータに適応する能力が限られています。

AI言語モデル、特にニューラルネットワークベースのモデルは、自然言語を理解し処理するために大量のデータから学習するアルゴリズムに依存しています。これらのモデルは、明示的なルールに依存することなく、言語データのパターンと関係を特定することができ、新しいデータや言語構造に適応できます。このアプローチにより、より正確で微妙な言語処理が可能になります。
The main difference between AI language models and traditional rule based language processing systems is the execution process of constructing natural language.

Traditional rule based language processing systems rely on a set of pre-defined rules and patterns that are created and programmed by human experts to process and understand natural language. These systems use a set of if-then statments and rules to identify and analyze language, and they require extensive manual effort to create and maintain. These systems often struggle with understanding the context, nuances and complexities of natural language and they are limited in their ability to adapt to new data.

AI language models, particularly neural network-based models, rely on algorithms that learn from large amounts of data to understand and process natural language. These models can identify patterns and relationships in language data on their own, without relying on explicit rules, and they can adapt to new data and language structures, this approach allows for more accurate and nuanced language processing.