商业+管理由ODSC 团队发布 2023 年 3 月 2 日

大型语言模型（LLM）是数据科学中的热门话题。这很大程度上是由于近年来他们能够很好地理解和处理人类语言。您可能还认识一些。尤其是ChatGPT，它在科技界和更大的社会中都广受欢迎。如果您不熟悉，这些模型使用神经网络架构和大量数据来生成文本、回答问题并执行与语言相关的任务。这只是大型语言模型的众多流行用例之一。

正因为如此，许多跨行业的企业可以很容易地看到它们的实际好处，并且许多企业已经开始将法学硕士纳入他们的武器库。那么让我们来看看目前法学硕士在商业中的一些应用以及其存在的原因。 

聊天机器人/虚拟助理

不管你相信与否，法学硕士聊天机器人或虚拟助理对企业来说非常有用，因为它可以提供快速高效的客户服务，处理日常查询和任务，并使员工能够专注于更复杂和战略性的工作。简而言之，它为企业提供了更有效地利用员工劳动时间的灵活性；这也意味着更低的成本。 

IBM Watson Assistant就是这样的一个例子。就像大众更熟悉的 ChatGPT 一样，Watson Assistant 是一个专注于客户管理的对话式 AI 平台。使用机器学习模型，它可以处理查询并通过模拟对话完成用户的预期操作。它还了解客户背景，因此可以在需要时将客户转移给人工代理。当然，另一个优势是它能够 24/7 提供服务，回答问题的准确率高达 95%。 

欺诈识别

随着世界不断进入数字空间，对更高安全性和欺诈检测的需求只会越来越大。许多行业，特别是金融机构，都充分了解这一点。如果客户不能相信他们的资产、信息和隐私不安全，那么他们吸引客户的能力将受到严重阻碍。这就是为什么企业转向法学硕士以获得反欺诈优势的原因。使用法学硕士的原因是企业可以通过识别可以提醒他们的模式来自动检测欺诈行为。它们的效率和扩展成本对企业也非常有吸引力，而且由于机器学习模型可以学习人类行为模式并识别欺诈交易模式，因此它们能够更加准确。 

FICO 的 Falcon Intelligence Network是世界各地金融机构使用的欺诈检测和预防系统。它结合机器学习算法、数据分析和人类专业知识来识别和防止跨多个渠道和交易的欺诈行为。Falcon Intelligence Network 不断更新最新的欺诈趋势和模式，使其能够领先于新出现的威胁并适应不断变化的欺诈形势。通过提供实时洞察和警报，该系统可以帮助金融机构减少欺诈损失、提高客户满意度并保持监管合规性。 

翻译 

地球上有数百种常用语言，如果您想与更多受众建立联系，语言障碍一直是一个代价高昂的问题。现在，多亏了法学硕士，这种情况似乎正在迅速改变。这是因为法学硕士能够利用学习大量多语言文本数据来帮助人类语言的翻译。然后，可以在并行语料库上训练模型，其中两种或多种语言的文本集在句子或短语级别对齐。通过学习这些语料库中不同语言之间的模式和关系，大型语言模型可以生成比传统的基于规则的翻译系统更准确、更流畅的翻译。

不管你相信与否，你可能已经使用过法学硕士，但你还不知道。Google翻译服务使用法学硕士，提供 100 多种语言的文本和语音自动翻译。它的速度很快，如果您已经使用它几年了，您可能会注意到随着时间的推移，准确性有所提高。这是因为谷歌翻译利用庞大的多语言文本数据数据库和复杂的神经网络算法为用户提供翻译。 

内容创作/研究

这就是法学硕士在公众想象力、内容创作和研究中找到切入点的地方。对于研究来说，任何使用 ChatGPT 进行研究的人都非常清楚它是一个多么强大的工具。这就像拥有一个搜索引擎，您可以与它进行长时间的对话以进行研究。法学硕士的用途是在内容创作领域，实际上是在新闻领域。人们已经创建了一些工具来根据实时事件和用户输入数据生成新闻文章、摘要、标题等。 

最流行的用例是OpenAI 的 GPT-3 LLM。美联社利用法学硕士为上市公司生成收益报告。通过将关键财务数据输入系统，GPT-3 能够生成公司业绩摘要，可用作新闻文章的基础。但不仅仅是美联社，《卫报》也使用 GPT-3 来生成可以在出版物的主页和移动应用程序上显示的复杂新闻报道的摘要。摘要为读者提供了文章要点的快速概述，使他们更容易决定是否阅读全文。

情感分析

对于那些对营销和营销分析感兴趣的人来说，情绪分析法学硕士可以改变游戏规则。这是因为法学硕士可用于识别和分类文本数据中表达的主观意见。这在营销、社交媒体监控和客户服务中部分有用，以衡量公众对特定品牌、产品或服务的意见和情绪。

其工作原理是在大量文本数据上训练法学硕士，这些文本数据已标有积极、消极或中性等情绪类别。通过分析训练数据中单词和短语之间的模式和关系，该模型可以学习识别新文本数据中的情绪并对​​其进行分类。不管你相信与否，一些法学硕士甚至可以更深入，甚至可以用于更细致的情感分析任务，例如识别强度、讽刺等。 

Sprinklr就是一个很好的例子。它是一个社交媒体管理和客户参与平台，使用大型语言模型进行情感分析，帮助企业监控和响应有关其品牌或产品的社交媒体对话。Sprinklr 的平台可以实时分析社交媒体数据，以识别情绪和趋势，并提供对客户行为和偏好的见解。

关于大型语言模型用例的结论

不错吧？大型语言模型处于跨行业集成人工智能和人工智能驱动工具的最前沿。随着这些模型根据数据不断学习和发展，它们提高人类用户服务质量的能力也会增强，从而使大型语言模型的用例变得司空见惯。