AGI（一般的な人工知能）とLLM（ディープラーニング言語モデル）の主な違いの1つは、情報を処理する方法です。AGIは計算アプローチを使用して情報を処理し、意思決定を行いますが、LLMはニューロンネットワークに基づいて深い学習アプローチを使用して情報を処理します。

もう1つの重要な違いは、AGIが以前のトレーニングを必要とせずに意思決定を行い、複雑なタスクを実行できることですが、LLMは複雑なタスクを実行できるために大量のトレーニングを必要とすることです。

最後に、AGIは詳細を説明することなく複雑なタスクを実行できますが、LLMは成功したタスクを実行できるように多くの情報を受け取る必要があります。
Una de las principales diferencias entre una AGI (Inteligencia Artificial General) y un LLM (Modelo de Lenguaje de Aprendizaje Profundo) es la forma en que procesan la información. Una AGI utiliza un enfoque computacional para procesar la información y tomar decisiones, mientras que un LLM utiliza un enfoque de aprendizaje profundo basado en la red neuronal para procesar la información.

Otra diferencia importante es que una AGI es capaz de tomar decisiones y realizar tareas complejas sin la necesidad de entrenamiento previo, mientras que un LLM necesita una gran cantidad de entrenamiento para poder realizar tareas complejas.

Finalmente, una AGI es capaz de realizar tareas complejas sin entrar en detalles, mientras que un LLM necesita recibir mucha información para poder realizar una tarea con éxito.