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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(shù)據(jù)的結(jié)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(jīng)在各種互聯(lián)網(wǎng)文本上進行了訓練。LLM應(yīng)用程序可以執(zhí)行許多任務(wù)，包括撰寫文章、創(chuàng)作詩歌、程序設(shè)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(chǎn)力，以及娛樂潛力。隨著技術(shù)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(yīng)用的發(fā)展滯后和緩慢許多，這與政策法規(guī)和大的經(jīng)濟環(huán)境有關(guān)。今天，我來分享一下國外最流行的10個大型語言模型應(yīng)用。
內(nèi)容生成與創(chuàng)作
LLM應(yīng)用特別擅長內(nèi)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(yīng)用程序可以適應(yīng)不同的寫作風格和語氣，使其在生成與特定目標受眾產(chǎn)生共鳴的內(nèi)容時非常通用。企業(yè)和內(nèi)容創(chuàng)作者利用這些模型來簡化內(nèi)容生產(chǎn)，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(nèi)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(lǐng)先的100,000個令牌的上下文窗口，使其能夠在一分鐘內(nèi)處理相當于一部普通小說長度的大量信息。
2）ChatGPT。數(shù)字營銷人員轉(zhuǎn)向ChatGPT來制作引人注目的廣告文案、博客文章和社交媒體內(nèi)容，以吸引他們的特定目標受眾。同樣，教育工作者發(fā)現(xiàn)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(nèi)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(diào)試現(xiàn)有代碼或?qū)W習新的編程語言。隨著LLM的不斷發(fā)展，它在不同領(lǐng)域的應(yīng)用預計只會增長。
翻譯和本地化
LLM應(yīng)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(jié)構(gòu)。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(wù)通信和法律文件至關(guān)重要。
至于本地化，LLMs幫助在文化和上下文中適應(yīng)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?shù)亓曀?、測量、日期格式和文化參考，使內(nèi)容相關(guān)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(shù)在打破語言隔離這一點已經(jīng)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(shù)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(shù)，而Falcon 180B擁有1800億個參數(shù)，在3.5萬億個令牌上進行訓練。Falcon LLM在一系列活動中表現(xiàn)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(wù)中表現(xiàn)出色。這使得它能夠無縫集成到各種應(yīng)用程序中，特別是那些需要深入理解多種語言的應(yīng)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(xiàn)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(guān)和精確的結(jié)果。它們還可以生成內(nèi)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(shù)據(jù)，以個性化內(nèi)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(yīng)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(yīng)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(yīng)，為用戶提示提供創(chuàng)造性和靈活的答案。從本質(zhì)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(yīng)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(nèi)搜索的卷王百度呢？
虛擬助手
AI驅(qū)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?shù)捻憫?yīng)?，F(xiàn)代虛擬助手還從交互中學習，提供個性化響應(yīng)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(yīng)他們獨特的溝通方式。
1）執(zhí)行任務(wù)：虛擬助手可以執(zhí)行各種任務(wù)，從設(shè)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(yīng)用程序和服務(wù)交互，代表用戶執(zhí)行這些任務(wù)。
2）提供信息：它們可以回答問題并提供關(guān)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(chǎn)品信息。這種自動化可以導致更快的響應(yīng)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(shù)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(wù)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(gòu)建的LLM，以增強助手的能力和對話質(zhì)量。改進后的Alexa旨在超越ChatGPT，提供更多“現(xiàn)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(shè)備上可用的AI驅(qū)動的虛擬助手。它可以進行雙向?qū)υ?，利用谷歌的深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，稱為谷歌神經(jīng)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(wù)，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(shè)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(yīng)用，AI伴侶/AI角色扮演/AI陪聊，已經(jīng)在快速滲透到網(wǎng)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(diào)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(jù)簡要描述甚至編寫整個函數(shù)。例如，開發(fā)人員可能輸入一個注釋，如“按升序?qū)?shù)字列表進行排序”，LLM可以提供相應(yīng)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?qū)㈨椖窟w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(shù)據(jù)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(shù)，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(diào)。在性能方面，StarCoder在各種編碼任務(wù)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(yīng)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(shù)據(jù)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(yīng)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(guān)的置信度分數(shù)。例如，在客戶反饋分析中，大型語言模型可以識別對產(chǎn)品或服務(wù)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(yīng)地調(diào)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(yīng)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(guān)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(wù)機器人或教育平臺與大型語言模型進行交互。
?市場調(diào)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(shù)據(jù)總結(jié)為可操作的見解。例如，1）LLM可以評估數(shù)千條產(chǎn)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(chǎn)品開發(fā)和營銷策略。2）LLM能夠?qū)@特定產(chǎn)品或服務(wù)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(shù)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(wǎng)站。這個龐大的數(shù)據(jù)集使該平臺能夠進行徹底的情緒分析、趨勢發(fā)現(xiàn)和品牌感知研究。通過利用這些數(shù)據(jù)，企業(yè)可以快速應(yīng)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(guān)鍵管理問題提供實時、數(shù)據(jù)支持的響應(yīng)。它將現(xiàn)有客戶數(shù)據(jù)與社會智能相結(jié)合，以了解消費者喜歡或不喜歡哪些產(chǎn)品，創(chuàng)建公司績效的整體視圖，并確定有關(guān)產(chǎn)品的關(guān)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(lǐng)先地位。該工具對于進行產(chǎn)品傾聽和收集客戶產(chǎn)品反饋特別有用，這對保持競爭優(yōu)勢和促進產(chǎn)品開發(fā)都至關(guān)重要。
?教育
LLM應(yīng)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(yīng)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(jù)學生的理解水平調(diào)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(yīng)用程序在跨各個領(lǐng)域的分類任務(wù)中非常有效。通過將原始文本轉(zhuǎn)換為類別，LLM簡化了流程，增強了決策，并在從內(nèi)容審核和客戶服務(wù)到醫(yī)學研究和法律分析等領(lǐng)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(shù)）。在醫(yī)療保健領(lǐng)域，他們可以將醫(yī)療記錄分類為診斷或治療計劃的相關(guān)類別。
例如：
1）Cohere Classify利用機器學習技術(shù)和大型語言模型來分析和分類文本，例如，這可以簡化響應(yīng)客戶支持請求的過程。這種分類的另一個可能應(yīng)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(yīng)客戶情緒。
2）內(nèi)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(zhì)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(wù)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(yīng)用的創(chuàng)新與落地，可以相信在中國人工智能的應(yīng)用一定會迎來快速爆發(fā)期。?????????????
下載ECAD模型
