Почему мы используем большие языковые модели в ИИ?

LLM (Large Language Model) — это языковая модель, состоящая из нейронной сети с многочисленными параметрами, которая была обучена с использованием обучения с самостоятельным наблюдением или частичного обучения с учителем.

API-интерфейсы LLM могут помочь нам выполнить следующие задачи:

  • Подведение итогов
  • Добыча
  • вывод
  • Расширение
  • Преобразование

Обобщение

API-интерфейсы LLM можно использовать для краткого и точного обобщения текста. Например, LLM API может помочь нам резюмировать длинную статью или книгу в нескольких предложениях.

Извлечение

API-интерфейсы LLM можно использовать для извлечения ключевой информации из текста, такой как имена, даты и числа. Например, LLM API может помочь нам извлечь контактную информацию с визитной карточки или ингредиенты из рецепта.

Вывод

API-интерфейсы LLM можно использовать для определения основных моментов текста, даже если они не указаны явно. Например, мы можем использовать LLM API для определения ключевых выводов из исследовательской работы или стенограммы встречи.

Расширение

API-интерфейсы LLM могут помочь нам расширить текст, добавив больше деталей или контекста. Например, мы можем использовать LLM API для создания более полного резюме исследовательской работы или для создания более подробного описания продукта.

Преобразование

API-интерфейсы LLM можно использовать для преобразования текста различными способами, например, для его перевода на другой язык, изменения стиля написания или иного обобщения. Например, LLM API может помочь нам перевести веб-сайт на несколько языков или создать краткое изложение юридического документа, понятное каждому.

Случаи использования:

Большие языковые модели широко используются для:

Создать текст:

LLM можно использовать для создания текста в различных форматах, включая статьи, электронные письма, код и творческое письмо. Он использовался для создания реалистичных диалогов для чат-ботов, написания новостных статей и даже создания стихов.

Перевести языки

LLM можно использовать для перевода языков с высокой степенью точности. Например, Google Translate использует LLM для перевода текста между очень многими языками.

Ответить на вопросы

LLM можно использовать для исчерпывающих и информативных ответов на вопросы, даже если вопросы открытые, сложные или странные. Например, это может помочь нам ответить на вопросы по различным темам, таким как история, наука и текущие события.

Обобщить текст

LLM можно использовать для краткого и точного обобщения текста. Например, мы резюмируем длинную статью или книгу в нескольких предложениях с LLM.

Создавайте различные виды творческого контента

LLM можно использовать для написания различных видов творческого контента, например стихов, рассказов и сценариев.

Чат-боты

LLM используются для питания чат-ботов, которые могут вести естественные разговоры с людьми. Google Assistant использует LLM, чтобы отвечать на наши вопросы, указывать направления и управлять устройствами умного дома.

Поисковые системы

LLM используются для повышения точности и релевантности результатов поиска. Поиск Google использует LLM, чтобы понять цель вашего поискового запроса и вернуть наиболее релевантные результаты.

Обслуживание клиентов

LLM используются для обеспечения более персонализированного и эффективного обслуживания клиентов. Многие компании используют LLM для ответов на вопросы клиентов и решения проблем.

Образование

LLM используются для создания индивидуального опыта обучения для студентов. LLM можно использовать для создания практических задач, обеспечения обратной связи и даже создания индивидуальных планов уроков.

*************

Спасибо за ваши взгляды. Надеюсь, у вас есть некоторое представление о 𝐋LM (больших языковых моделях).

Приятного обучения 📚