大型語言模型的10大現實應用

人類還是人工智能？將越來越難以分辨！?

大型語言模型可以寫故事、回答問題，甚至還能講笑話，幾乎就像一個真實的人。正是它們的創(chuàng)造力和數據的結合，讓我們正在進入一個新時代。

大型語言模型（LLMs）是旨在理解、解釋和生成類人文本的先進人工智能系統(tǒng)。確切地說，它們是一種深度學習模型，已經在各種互聯(lián)網文本上進行了訓練。LLM應用程序可以執(zhí)行許多任務，包括撰寫文章、創(chuàng)作詩歌、程序設計，甚至進行一般性對話。

以OpenAI的GPT-4為例，它展示了對復雜主題的卓越理解能力，以及以各種風格和語言生成詳細、微妙文本的能力。這展示了大型語言模型改變行業(yè)、提高生產力，以及娛樂潛力。隨著技術每天都在不斷改進，LLMs的國外的用例也變得更加復雜和多樣化。但在中國，大模型應用的發(fā)展滯后和緩慢許多，這與政策法規(guī)和大的經濟環(huán)境有關。今天，我來分享一下國外最流行的10個大型語言模型應用。

內容生成與創(chuàng)作

LLM應用特別擅長內容生成。它們可用于自動為各種目的創(chuàng)建文本，包括文章、博客文章、營銷文案、視頻腳本和社交媒體更新。此外，支持LLM的生成式AI應用程序可以適應不同的寫作風格和語氣，使其在生成與特定目標受眾產生共鳴的內容時非常通用。企業(yè)和內容創(chuàng)作者利用這些模型來簡化內容生產，在寫作過程中節(jié)省時間和精力。

例如：

1）Claude是由Anthropic開發(fā)的AI助手。自2023年3月首次發(fā)布以來，它迅速發(fā)展。Claude擅長復雜的對話、創(chuàng)造性的內容生成、復雜的推理和詳細的指令。它的獨特功能是行業(yè)領先的100,000個令牌的上下文窗口，使其能夠在一分鐘內處理相當于一部普通小說長度的大量信息。

2）ChatGPT。數字營銷人員轉向ChatGPT來制作引人注目的廣告文案、博客文章和社交媒體內容，以吸引他們的特定目標受眾。同樣，教育工作者發(fā)現ChatGPT有助于創(chuàng)建教學材料、測驗和交互式學習模塊，使教育內容對學生既信息豐富又引人入勝。

?3）在創(chuàng)意行業(yè)，作者和編劇使用LLM來突破作家的障礙、發(fā)展情節(jié)想法，甚至編寫手稿的整個部分。程序員和開發(fā)人員也利用LLM生成代碼片段、調試現有代碼或學習新的編程語言。隨著LLM的不斷發(fā)展，它在不同領域的應用預計只會增長。

翻譯和本地化

LLM應用程序可以提供跨多種語言對的準確、上下文感知的翻譯。這些模型在大量的雙語或多語言文本上進行訓練，使它們能夠理解不同語言的細微差別、習語和語法結構。它們可以保持原始文本的意圖和風格，這對于文學翻譯、商務通信和法律文件至關重要。

至于本地化，LLMs幫助在文化和上下文中適應不同的目標受眾，確保翻譯的材料在文化上合適且有共鳴。它們考慮當地習俗、測量、日期格式和文化參考，使內容相關且易于訪問。這種能力在營銷和娛樂行業(yè)中尤為重要，在這些行業(yè)中，參與度在很大程度上取決于文化細微差別。

此外，大型語言模型促進了實時翻譯和本地化，使企業(yè)能夠與國際合作伙伴和客戶進行有效溝通。

??/* 一個神話故事：神擔心人類終有一天會超過他們，所以用不同語言、不同宗教對人類文明進行了隔離。因為語言不通，造成了溝通的困難、誤解。因為宗教不同，造成了世代的對立！那么，LLM技術在打破語言隔離這一點已經將會做得非常好，也許確實會將人類文明推進到一個新的高度。：）*/

例如：

1）Falcon LLM是由技術創(chuàng)新研究所（TII）開發(fā)的開源AI模型。它的Falcon 40B版本在1萬億個令牌上進行訓練，擁有400億個參數，而Falcon 180B擁有1800億個參數，在3.5萬億個令牌上進行訓練。Falcon LLM在一系列活動中表現出色，包括推理、編程、技能評估和知識評估。它的多語言能力涵蓋了許多語言，包括英語、德語、西班牙語、法語、意大利語、波蘭語、羅馬尼亞語、瑞典語等，使其在翻譯和本地化任務中表現出色。這使得它能夠無縫集成到各種應用程序中，特別是那些需要深入理解多種語言的應用程序。

2）NLLB - 200是Meta AI推出的人工智能模型。它可以翻譯200種不同的語言，包括許多以前不受現有翻譯工具支持或支持不佳的語言，特別是包括55種非洲語言。

搜索和推薦

LLMs能夠以前所未有的準確性和上下文理解自然語言查詢。當集成到搜索引擎中時，這些模型可以解釋用戶查詢背后的意圖，并提供更相關和精確的結果。它們還可以生成內容摘要，使用戶更容易快速找到他們需要的信息。在推薦系統(tǒng)中，LLMs分析用戶偏好、搜索歷史和交互數據，以個性化內容建議。它們可以預測用戶需求，從而增強整個用戶體驗。

例如：

1）Bard由谷歌開發(fā)并于2023年3月推出，是搜索中LLM應用的一個很好的例子。它起源于LaMDA家族，隨后升級到PaLM和Gemini，Bard的推出是為了應對OpenAI的ChatGPT的崛起。作為一個研究型LLM，Bard利用谷歌廣泛的知識庫和預測能力來生成響應，為用戶提示提供創(chuàng)造性和靈活的答案。從本質上講，Bard通過提供“谷歌一下”功能來改進谷歌搜索，使用戶能夠確認其響應或深入研究。這開辟了訪問可靠來源的途徑，并促進了更集成的搜索體驗。

?2）最近OpenAI發(fā)布了SearchGPT。微軟也正在審視OpenAI對自己的搜索地位（老二）的新挑戰(zhàn)。那么，國內搜索的卷王百度呢？

虛擬助手

AI驅動的虛擬助手的核心是LLMs，它們理解和處理自然語言。當用戶提出問題或發(fā)出命令時，LLM解釋請求的意圖和上下文。一旦理解了意圖，LLM就會生成適當的響應?，F代虛擬助手還從交互中學習，提供個性化響應并隨著時間的推移而改進。它們分析反饋，記住用戶的偏好，并適應他們獨特的溝通方式。

1）執(zhí)行任務：虛擬助手可以執(zhí)行各種任務，從設置鬧鐘和提醒到預訂約會、發(fā)送消息，甚至訂購雜貨。它們與其他應用程序和服務交互，代表用戶執(zhí)行這些任務。

2）提供信息：它們可以回答問題并提供關于各種主題的信息，如天氣預報、新聞和交通更新。LLMs使它們能夠快速可靠地從各種來源提取和生成信息。

促進對話：虛擬助手可以進行對話，提供更人性化的交互。

3）自動化客戶支持：許多企業(yè)使用虛擬助手來處理客戶查詢，引導用戶進行故障排除，或提供詳細的產品信息。這種自動化可以導致更快的響應時間和24/7的支持可用性。

4）增強可訪問性：對于殘疾人士或需要免提支持的人來說，虛擬助手為與技術交互和輕松訪問信息提供了寶貴的工具。

例如：

1）Alexa是亞馬遜基于云服務的語音控制虛擬助手。2023年9月，亞馬遜宣布對Alexa進行重大升級，引入了一個新的、定制構建的LLM，以增強助手的能力和對話質量。改進后的Alexa旨在超越ChatGPT，提供更多“現實世界”的功能，包括實時信息和個性化交互，以及更逼真和隨意的語音。

2）谷歌助手是一款主要在移動和智能家居設備上可用的AI驅動的虛擬助手。它可以進行雙向對話，利用谷歌的深度學習神經網絡，稱為谷歌神經機器翻譯，作為其AI的一部分。用戶可以要求谷歌助手執(zhí)行任務，如發(fā)送短信、播放音樂或提供天氣更新。它還與各種智能設備集成，可以控制智能家居電器。

??3）一些你估計不知道的粉色應用，AI伴侶/AI角色扮演/AI陪聊，已經在快速滲透到網上社交軟件中。例如：MiniMax“星野”、字節(jié)“貓箱”和“小黃蕉”、百度“萬話”、美團“Wow”、閱文“筑夢島”、聆心智能“Aiu”等，正在入侵人類文明。

代碼開發(fā)

大型語言模型可以幫助程序員編寫、審查和調試代碼。這些模型可以理解和生成代碼片段，建議完成，并根據簡要描述甚至編寫整個函數。例如，開發(fā)人員可能輸入一個注釋，如“按升序對數字列表進行排序”，LLM可以提供相應的代碼。此外，LLMs可以在不同的編程語言之間翻譯代碼，使開發(fā)人員更容易處理不熟悉的語法或將項目遷移到新語言。

例如：

1）StarCoder是Hugging Face和ServiceNow的合作成果。這個開源LLM在來自GitHub的多樣化和廣泛的數據集中進行訓練，其中包括各種編程語言、Git提交、GitHub問題和Jupyter筆記本。該模型本身相當大，大約有150億個參數，并在1萬億個令牌上進行訓練，在350億個Python令牌上進行進一步微調。在性能方面，StarCoder在各種編碼任務中展示了強大的能力。它可以處理超過8000個令牌的大上下文長度，這對于理解和生成廣泛的代碼序列特別有用。這使得它適用于代碼自動完成、修改和以自然語言提供解釋。StarCoder的一個顯著特點是它的多語言支持，允許它理解和生成超過80種語言的代碼。

情緒分析

大型語言模型應用程序可用于情感分析，這要歸功于它們對語言細微差別和上下文的深刻理解。他們接受過廣泛數據集的培訓，可以非常準確地確定文本背后的情緒，從社交媒體帖子到客戶評論。LLM應用程序的工作方式是將文本分為積極、消極或中立等類別，通常伴隨著相關的置信度分數。例如，在客戶反饋分析中，大型語言模型可以識別對產品或服務的特定情緒或態(tài)度。這使企業(yè)能夠獲得對客戶滿意度的寶貴見解，并相應地調整其策略。

?對于企業(yè)來說，此功能對于保持語音一致性、加強客戶溝通以及確保信息符合預期情緒（無論是專業(yè)、支持還是友好）都非常寶貴。

回答問題

回答問題是典型且非常廣泛的法學碩士應用之一。這些模型很容易理解和生成類似人的文本，使其成為為各種問題提供準確和上下文相關答案的理想選擇。用戶可以通過搜索引擎、虛擬助理、客戶服務機器人或教育平臺與大型語言模型進行交互。

?市場調查

大型語言模型能夠提供對消費者行為、趨勢和偏好的深刻見解。他們可以分析客戶反饋，識別模式和情緒，預測市場趨勢，并生成報告，將復雜數據總結為可操作的見解。例如，1）LLM可以評估數千條產品評論，以確定最受贊賞的功能或常見投訴，指導公司進行產品開發(fā)和營銷策略。2）LLM能夠對圍繞特定產品或服務的競爭進行廣泛研究。他們可以跟蹤趨勢的演變，與競爭對手進行基準測試，并為定位和創(chuàng)新提供戰(zhàn)略見解。

舉例來說：

1）Brandwatch是一個數字消費者智能平臺，它利用人工智能和機器學習的發(fā)展來分析在線對話，并為市場研究提供見解。Brandwatch提供廣泛的在線消費者討論池，包括社交媒體、博客、論壇和新聞網站。這個龐大的數據集使該平臺能夠進行徹底的情緒分析、趨勢發(fā)現和品牌感知研究。通過利用這些數據，企業(yè)可以快速應對市場變化，了解消費者的需求和意見，并識別新興趨勢。

2）Talkwalker是一個市場研究工具，為關鍵管理問題提供實時、數據支持的響應。它將現有客戶數據與社會智能相結合，以了解消費者喜歡或不喜歡哪些產品，創(chuàng)建公司績效的整體視圖，并確定有關產品的關鍵因素。Talkwalker利用社會智能，允許公司利用大量消費者意見和趨勢，幫助他們在快速變化的市場環(huán)境中保持領先地位。該工具對于進行產品傾聽和收集客戶產品反饋特別有用，這對保持競爭優(yōu)勢和促進產品開發(fā)都至關重要。

?教育

LLM應用程序越來越多地用于教育，以個性化學習和提供輔導。LLMs可以適應個別學生的學習風格和節(jié)奏，提供定制的解釋和反饋。例如，模型可以生成交互式閱讀材料，根據學生的理解水平調整復雜性，或提供實時語言翻譯來幫助外國學生。就像成為虛擬導師一樣，LLMs可以回答學生的問題，指導他們完成解決問題的步驟，甚至用鼓勵信息激勵他們。

?分類

LLM應用程序在跨各個領域的分類任務中非常有效。通過將原始文本轉換為類別，LLM簡化了流程，增強了決策，并在從內容審核和客戶服務到醫(yī)學研究和法律分析等領域提供有價值的見解。

例如，在文本分類中，他們可以將文檔分類為垃圾郵件或非垃圾郵件等類別，進行情緒分析（積極、消極、中性）或識別主題（體育、政治、技術）。在醫(yī)療保健領域，他們可以將醫(yī)療記錄分類為診斷或治療計劃的相關類別。

例如：

1）Cohere Classify利用機器學習技術和大型語言模型來分析和分類文本，例如，這可以簡化響應客戶支持請求的過程。這種分類的另一個可能應用是情緒分析。Cohere Classify可以識別積極和消極的社交媒體帖子和評論，從而幫助企業(yè)有效理解和回應客戶情緒。

2）內容審核，它識別并過濾掉仇恨言論、辱罵性語言、垃圾郵件和褻瀆，維護在線平臺的質量和安全性。

澎峰科技最近推出的PerfXCloud大模型開發(fā)與部署服務平臺，他們有一個很有趣的使命：“毫不費力地將生成式人工智能集成到你的系統(tǒng)中去”。當越來越多類似澎峰科技這樣的（AI Infra）軟件平臺公司，真切地致力于推動人工智能應用的創(chuàng)新與落地，可以相信在中國人工智能的應用一定會迎來快速爆發(fā)期。?????????????