大型語言模型（LLMs）是人工智能領(lǐng)域最具創(chuàng)新性的進(jìn)展之一。它們不僅僅是處理文本，還成為了某些最復(fù)雜業(yè)務(wù)操作的決策中心，能夠?qū)崟r決策，自動化繁瑣的工作流程，并將海量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有用的見解。

而且，現(xiàn)實情況是，LLMs即將實現(xiàn)商品化，促使企業(yè)重新思考如何以更智能、更具創(chuàng)新性的方式使用它們。

在這個博客中，您將探索10個利用其動態(tài)能力改變業(yè)務(wù)的LLM（大型語言模型）的頂級系統(tǒng)應(yīng)用。您還將了解他們所面臨的一些挑戰(zhàn)，這樣您就可以在最大化LLM的潛力的同時避免潛在的陷阱，做出明智的決策。

在我們深入探討它們的系統(tǒng)應(yīng)用和挑戰(zhàn)之前，讓我們先從基礎(chǔ)知識開始。

什么是大型語言模型？

大型語言模型是強大的人工智能系統(tǒng)，它們使用深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)來輕松理解和生成人類語言。這些模型在龐大的多語言數(shù)據(jù)集上進(jìn)行嚴(yán)格的訓(xùn)練，捕捉輸入文本中的復(fù)雜語義關(guān)系、上下文依賴關(guān)系和句法結(jié)構(gòu)，以生成流暢連貫的文本。

它們智能的關(guān)鍵部分來自于自監(jiān)督學(xué)習(xí)和注意力機制。前者使它們能夠基于原始文本數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，并不斷優(yōu)化其預(yù)測、推理和生成高質(zhì)量文本的能力，而無需人工注釋。而后者，注意力機制，特別是基于Transformer的自注意力（如GPT和BERT等模型的關(guān)鍵部分），使LLM能夠為輸入序列中的不同單詞分配不同的重要性。由于這種機制，LLM獲得了預(yù)測下一個最合適的單詞（通常稱為令牌）的能力，確保每個響應(yīng)都是清晰、有意義且與上下文相關(guān)的。

隨著時間的推移，用于訓(xùn)練這些模型的數(shù)據(jù)集數(shù)量不斷增加，與人工智能的擴展范圍成比例增長。這意味著，未來的LLM模型將變得更加復(fù)雜、具有上下文意識，并且能夠輕松適應(yīng)更廣泛的實際系統(tǒng)應(yīng)用。

而且，更不用說，這種快速進(jìn)步正在推動巨大的市場增長。預(yù)測顯示，全球LLM市場將從2023年的15.9億美元激增到2030年的259.8億美元，復(fù)合年增長率為79.80%。據(jù)估計，到2025年底，超過75億 個系統(tǒng)應(yīng)用程序?qū)⒄螸LM，使它們成為未來幾年企業(yè)和技術(shù)運作的核心部分。

大型語言模型（LLMs）的系統(tǒng)應(yīng)用

1. 客戶體驗和支持服務(wù)

多年來，由大語言模型（LLM）驅(qū)動的聊天機器人和虛擬助手已經(jīng)徹底改變了客戶互動的游戲規(guī)則，使支持服務(wù)更加快速、流暢和個性化。這些模型作為對話代理運作，檢索信息、生成文本并處理多輪交互。

假設(shè)你需要聯(lián)系亞馬遜的客戶服務(wù)來處理最近的退貨，或者想對一次購買留下反饋。你點擊“聯(lián)系我們”按鈕的那一刻，很可能會有一個聊天機器人作為你的第一聯(lián)系點。這些聊天機器人由LLM驅(qū)動，能夠高效地理解你的問題，以自然、類似人類的方式回應(yīng)，并實時更新你的問題。

如果你對回復(fù)不滿意？別擔(dān)心。這些聊天機器人足夠智能，能夠識別何時需要人工干預(yù)，并立即升級你的問題。

對于企業(yè)來說，這不僅僅是提升客戶體驗的問題。隨著這些由人工智能驅(qū)動的工具以令人印象深刻的效率和準(zhǔn)確性處理查詢，企業(yè)現(xiàn)在將它們視為比人工支持更智能、更 cost-effective 的替代方案。它們可以全天候接管重復(fù)性任務(wù)，而不會引起任何沮喪，從而解放員工，使其從單調(diào)的工作中解脫出來，專注于更重要的任務(wù)。

2. 內(nèi)容創(chuàng)作和文案寫作

隨著一切向在線轉(zhuǎn)移，內(nèi)容已成為數(shù)字存在的支柱。企業(yè)需要新穎且引人入勝的內(nèi)容來吸引客戶，并使他們的產(chǎn)品和服務(wù)脫穎而出。無論是通過網(wǎng)站、文章、博客、社交媒體還是有針對性的廣告文案，創(chuàng)造能夠有效代表您的品牌并與您的受眾產(chǎn)生共鳴的內(nèi)容比以往任何時候都更加重要。

然而，連續(xù)發(fā)布新內(nèi)容會非常累人。這就是像Grammarly、ChatGPT和Frase.io這樣的LLM驅(qū)動寫作助手非常有幫助的地方。這些AI工具不僅僅修復(fù)語法。它們可以通過創(chuàng)作高質(zhì)量、引人入勝的內(nèi)容、實時事實核查信息，甚至優(yōu)化SEO來提升你的營銷工作。不再需要花費數(shù)小時進(jìn)行寫作和編輯，現(xiàn)在你只需使用簡單的提示，就可以在幾分鐘內(nèi)生成精美、符合品牌要求的內(nèi)容。

這不僅僅是企業(yè)受益。學(xué)生、專業(yè)人士，甚至是求職者都可以使用這些工具來完成諸如撰寫電子郵件、編寫職位描述、準(zhǔn)備論文或完善簡歷等任務(wù)。

3. 語言翻譯

隨著人工智能的發(fā)展，大型語言模型（LLMs）正在將翻譯提升到一個全新的水平，打破語言障礙，使溝通更加順暢和自然。

這些模型通過學(xué)習(xí)大量不同語言的無標(biāo)簽文本來執(zhí)行多語言機器翻譯（MMT）。這使它們能夠挖掘平行句子，從而理解上下文、新出現(xiàn)的語言俚語，甚至是新創(chuàng)造的術(shù)語，使它們的翻譯幾乎與人工翻譯一樣好，尤其是對于廣泛使用的語言。

以 Google 翻譯為例。它不再只是逐詞轉(zhuǎn)換；借助像 Google PaLM 2 這樣的模型，它現(xiàn)在可以更準(zhǔn)確地捕捉細(xì)微差別和習(xí)語表達(dá)。

企業(yè)也在利用LLM擴大其全球影響力。像Netflix、Airbnb和Amazon這樣的公司使用基于AI的翻譯來本地化內(nèi)容，確保產(chǎn)品描述、客戶評論和整個網(wǎng)站都使用用戶的語言。甚至YouTube也引入了AI生成的字幕，使視頻對全球觀眾可訪問。

這不僅僅是關(guān)于企業(yè)，LLMs 也對人類翻譯人員證明了其價值，作為強大的助手，它們可以加快工作流程并提高準(zhǔn)確性。

4. 代碼生成與開發(fā)支持

LLMs正在編程領(lǐng)域引起波瀾，為各種編程系統(tǒng)應(yīng)用提供動力。這些面向編程的LLM經(jīng)過微調(diào)，適用于各種編程語言的代碼生成、代碼補全和錯誤修復(fù)等任務(wù)。

即使是幾乎沒有編碼經(jīng)驗的初學(xué)者也能使用這些基于人工智能的工具開始學(xué)習(xí)編程。通過正確的提示或問題描述，它們可以生成代碼片段、調(diào)試錯誤，甚至建議優(yōu)化。無論是從頭開始編寫函數(shù)還是排除復(fù)雜的錯誤，這些模型都可以提供即時幫助。

然而，當(dāng)涉及到處理更廣泛和更復(fù)雜的軟件開發(fā)任務(wù)時，LLMs 仍然存在局限性。它們可能在理解復(fù)雜的項目結(jié)構(gòu)、優(yōu)化性能或做出需要深刻上下文知識的架構(gòu)決策方面感到困難。雖然它們在支持方面很出色，但人類專業(yè)知識仍然是高級編程挑戰(zhàn)的關(guān)鍵。

5. 情感分析

最近，情感分析是大語言模型產(chǎn)生重大影響的另一個領(lǐng)域。市場研究、客戶服務(wù)、財務(wù)預(yù)測、品牌監(jiān)控，甚至政策制定等各行業(yè)的企業(yè)都在利用它來大規(guī)模地衡量公眾意見和消費者情緒。

本質(zhì)上，情感分析幫助揭示文本中隱藏的情感和觀點，無論是正面、負(fù)面、中性，甚至是更復(fù)雜的情感色調(diào)。通過自然語言處理（NLP）算法，LLM分析語氣的變化，并將其分類為定性情感標(biāo)簽和定量情感評分（從-1到+1）。

例如，如果用戶留下評論說，“沒有達(dá)到我的期望。沒想到這個品牌會這樣?！?，模型檢測到負(fù)面情緒并分配相應(yīng)的分?jǐn)?shù)。另一方面，如果評論說，“非常喜歡這個產(chǎn)品！毫不猶豫地買，完全物有所值?！?，LLM 識別出積極情緒。

由于手動審查成千上萬的客戶評論、反饋和詢問幾乎不可能且非常耗時，企業(yè)正在轉(zhuǎn)向LLM來自動化情感分析，幫助他們快速了解客戶意見和改進(jìn)領(lǐng)域，從而做出明智的決策。

6. 醫(yī)療和臨床研究

隨著醫(yī)學(xué)進(jìn)步的快速步伐，接受無縫存儲、處理和分析大量患者數(shù)據(jù)和醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)的創(chuàng)新人工智能解決方案變得不可避免地重要。這有助于醫(yī)生、研究人員和醫(yī)療專業(yè)人員快速做出明智的決策，從而改善患者的結(jié)果。

大語言模型 (LLMs) 就在這里發(fā)揮作用。通過使用特定于醫(yī)療領(lǐng)域的數(shù)據(jù)集對模型進(jìn)行微調(diào)，LLMs 正在以多種方式改變醫(yī)療保?。?/p>

醫(yī)療保健中的LLMs

回答醫(yī)療查詢（Google的MedLM）

自動化患者溝通（LLM驅(qū)動的聊天機器人）

代理機構(gòu)

臨床決策支持（BioGPT）

總結(jié)和生成醫(yī)療報告（IBM Watson Health）

增強醫(yī)學(xué)研究 (MedAlpaca)

放射學(xué)與影像分析 (Radiology-Llama2)

這些只是一些例子，還有許多其他的大語言模型正在改變醫(yī)療保健的提供方式。隨著人工智能變得越來越智能，這些模型在診斷疾病、減少文書工作和提高醫(yī)療保健效率方面將變得更好。

7. 招聘和候選人篩選

招聘曾經(jīng)意味著要花無數(shù)個小時篩選簡歷，在眾多申請者中尋找合適的候選人。隨著每年越來越多的畢業(yè)生進(jìn)入就業(yè)市場，技能差距也在擴大，公司發(fā)現(xiàn)很難比以往更準(zhǔn)確地識別出頂尖人才。這就是LLM如何改變招聘游戲規(guī)則的。

現(xiàn)在，招聘人員不需要淹沒在簡歷中。相反，LLM 會完成這項任務(wù)。它們可以在幾秒鐘內(nèi)掃描數(shù)百甚至數(shù)千份簡歷，分析文本信息，將技能和經(jīng)驗與職位描述匹配，并篩選出最有前途的候選人。這確保企業(yè)不會錯過任何埋在申請堆中的高潛力人才。

LLMs 也可以處理候選人查詢、發(fā)送自動更新，甚至協(xié)助安排面試，使整個招聘過程更加順暢和快速。對于企業(yè)來說，這意味著更好的招聘決策、更少的偏見和大量的時間節(jié)省。對于求職者來說，這意味著更快的回應(yīng)和更透明的過程。

8.  更智能的推薦系統(tǒng)

數(shù)字世界充滿了選擇——買什么，讀什么，看什么。沒有智能推薦，我們都會被困在無盡的滾動中。將LLM集成到推薦系統(tǒng)中正在帶來巨大的變化，顯著影響用戶體驗。

憑借在上下文理解和語言分析方面的高級功能，LLM 以多種創(chuàng)新且具有影響力的方式賦能企業(yè)。

零售商利用它們根據(jù)瀏覽和購買歷史提供精準(zhǔn)的序列化產(chǎn)品推薦。這些模型甚至可以分析客戶評論、預(yù)測評分，并總結(jié)反饋，以幫助購物者做出明智的決策。

流媒體平臺依靠LLM來研究觀看習(xí)慣，并推薦符合個人喜好的節(jié)目、歌曲或電影。他們不是提供通用的推薦，而是根據(jù)每個用戶的偏好調(diào)整建議。

營銷團隊正在利用這種力量來制定高度個性化的策略，確保廣告和促銷活動能夠真正打動目標(biāo)受眾。

9. 法律和合規(guī)援助

由AI驅(qū)動的法律和合規(guī)援助正在改變律師事務(wù)所和企業(yè)法律團隊的運作方式，使一切更加快速、精確，并且大大減少了繁瑣的工作。

LLMs現(xiàn)在作為按需法律研究人員發(fā)揮作用，能夠在幾秒鐘內(nèi)從龐大的數(shù)據(jù)庫中提取相關(guān)的案例法和政策。它們以高精度掃描合同，捕捉到不一致性、缺失條款和潛在的監(jiān)管陷阱，即使是最盡職的律師也可能會忽略。曾經(jīng)需要數(shù)小時甚至數(shù)天的工作，現(xiàn)在在幾分鐘內(nèi)完成，AI自動化工作流程、起草法律文件并簡化盡職調(diào)查過程。

合規(guī)團隊也在發(fā)生轉(zhuǎn)變。他們不再需要手動篩選交易和政策以發(fā)現(xiàn)異常情況，而是由人工智能檢測異常，標(biāo)記潛在違規(guī)行為，并確保企業(yè)遵守監(jiān)管規(guī)定。人工智能甚至更進(jìn)一步，分析歷史數(shù)據(jù)以預(yù)測案件結(jié)果，并幫助法律團隊做出更明智的決策。

10. 供應(yīng)鏈和物流優(yōu)化

隨著消費者需求的變化和供應(yīng)鏈復(fù)雜性的增加，企業(yè)需要可靠的解決方案來降低成本，同時確保產(chǎn)品按時交付給客戶。這就是LLMs發(fā)揮作用的地方，它們?yōu)檎麄€過程帶來了效率、準(zhǔn)確性和自動化。

LLMs通過分析歷史銷售數(shù)據(jù)、市場趨勢和消費者行為來轉(zhuǎn)變需求預(yù)測，以預(yù)測庫存需求。不再需要將滯銷庫存過度存儲在倉庫中，也不再在最后一刻面臨意外短缺。

除了預(yù)測之外，LLM 通過實時跟蹤庫存、在影響運營之前標(biāo)記潛在的短缺，并甚至建議采購策略來簡化庫存管理。在物流方面，AI 優(yōu)化送貨路線、自動化調(diào)度，并通過在升級之前識別潛在的干擾來減輕風(fēng)險。

這些只是LLM系統(tǒng)應(yīng)用的一部分，它們在這些系統(tǒng)應(yīng)用中表現(xiàn)出顯著的性能并且正在持續(xù)改進(jìn)，但隨著技術(shù)的發(fā)展，這些系統(tǒng)將變得更加先進(jìn)，提高準(zhǔn)確性，并在各個行業(yè)中產(chǎn)生重大影響。

此外，如果你對了解AI在移動系統(tǒng)應(yīng)用中的不同系統(tǒng)應(yīng)用感興趣，請查看我們的博客。

LLMs的潛在挑戰(zhàn)

盡管 LLMs 不斷進(jìn)步，但也帶來了需要企業(yè)解決的挑戰(zhàn)。在將 LLM 集成到您的運營中之前，了解這些問題并與您的服務(wù)提供商討論，以確保它們不會影響您的模型性能，這一點至關(guān)重要。

數(shù)據(jù)隱私問題： 

LLM最大的挑戰(zhàn)之一是數(shù)據(jù)隱私。由于這些模型是在大量且多樣化的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練的，存在敏感或機密信息包含在訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的風(fēng)險。如果管理不當(dāng)，這可能導(dǎo)致潛在的隱私泄露或法規(guī)違規(guī)。

為了減輕這些風(fēng)險，企業(yè)必須實施強有力的數(shù)據(jù)治理政策，并確保其LLM遵守嚴(yán)格的的數(shù)據(jù)保護法規(guī)，例如GDPR或CCPA。諸如對訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行匿名化處理、限制對敏感信息的訪問以及定期對AI模型進(jìn)行合規(guī)性審計等措施，可以幫助維持信任和保密性。

AI 偏見

由于LLMs是在從互聯(lián)網(wǎng)各個角落收集的大規(guī)模數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練的，它們可能會無意中吸收存在于這些數(shù)據(jù)中的偏見。這可能導(dǎo)致預(yù)測失真、對某些人口統(tǒng)計學(xué)群體的偏袒，甚至強化與性別、種族及其他社會類別相關(guān)的有害刻板印象。

人工智能偏見的根源可能來自多個方面，例如訓(xùn)練數(shù)據(jù)的不均衡，其中一個群體被過度代表，而另一個群體則被代表性不足；數(shù)據(jù)集中根深蒂固的偏見，甚至是開發(fā)人員在設(shè)計模型架構(gòu)時的潛意識偏見。如果不加控制，這些不一致性不僅會影響準(zhǔn)確性，還可能強化系統(tǒng)性不平等，并在現(xiàn)實世界中造成危害。

數(shù)據(jù)管理、先進(jìn)的預(yù)處理技術(shù)和算法調(diào)整等策略可以幫助減少歧視。更重要的是，人類監(jiān)督在保持人工智能公平和負(fù)責(zé)方面也起著巨大的作用。

盡管如此，AI中的偏見仍然是一個持續(xù)的挑戰(zhàn)。沒有一個模型是完全免疫的，盡管持續(xù)改進(jìn)，LLMs仍然可能會反映它們訓(xùn)練數(shù)據(jù)中嵌入的偏見。

幻覺

幻覺是與大語言模型相關(guān)聯(lián)的另一個普遍問題。在這種情況下，模型會生成聽起來合理但事實上是錯誤的、編造的甚至是毫無意義的回應(yīng)。這些“幻覺”源于大語言模型根據(jù)模式而不是真正理解來預(yù)測文本的方式。目前，這被認(rèn)為是大語言模型架構(gòu)中的一種固有缺陷，使可靠性成為一個主要問題。

為了解決這個問題，可以使用檢索增強生成（RAG）等技術(shù)，模型在生成響應(yīng)之前會從可靠的外部來源獲取信息。優(yōu)化解碼策略和實施更嚴(yán)格的驗證方法也可以幫助減少幻覺的影響。

前方的路

LLMs的進(jìn)化速度在過去幾年里是難以想象的。就像任何技術(shù)一樣，隨著成本的降低，更廣泛的系統(tǒng)應(yīng)用往往隨之而來。目前，LLMs仍然很昂貴，并且伴隨著一些挑戰(zhàn)，但歷史表明，創(chuàng)新速度非常快。就像云計算曾經(jīng)是大型企業(yè)的奢侈品，但現(xiàn)在已成為各種規(guī)模企業(yè)的標(biāo)準(zhǔn)工具一樣，LLMs可能很快就會變得更加可訪問、高效，并且能夠針對實際系統(tǒng)應(yīng)用進(jìn)行微調(diào)。

展望未來，隨著人工智能模型提高其以接近人類的準(zhǔn)確性處理信息的能力，今天的一些擔(dān)憂可能會成為過去。

如果您正在考慮為您的業(yè)務(wù)構(gòu)建一個LLM，我們可以提供幫助。我們擁有深厚的人工智能應(yīng)用系統(tǒng)開發(fā)專業(yè)知識和成功的項目組合，可以指導(dǎo)您完成整個過程，并確保您充分利用這項強大的技術(shù)。