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。
Text completion machines and language models are both techniques for predicting what might come next in a sequence of text, but they have some key differences:

Text completion models are task-specific - they are trained to complete a specific type of text, like sentences, paragraphs, etc. Language models are more general and aim to model the probabilities of sequences of words in any text.
Text completion models might use task-specific features or constraints, while language models typically just use previous words/tokens as context.
Text completion models are often trained on a small, focused datasets, while language models are trained on large, general corpora of text.
Text completion is an application of language models - you can think of a text completion model as a specific type of language model that is tailored to a certain task.

So in general, language models are a broader technique and text completion models are one way of applying language models to a specific task. But they are related and there is overlap between the two concepts.