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# Einführung
In den letzten Jahren, Großsprachige Modelle (LLMs) sind in der KI-Landschaft und in den Medienkanälen nahezu allgegenwärtige Protagonisten geworden-manchmal als All-in-One-Lösung für jedes Drawback angepriesen. Das könnte eine leichte Übertreibung von meiner Seite sein. Dennoch ist es wahr, dass LLMs in der überwiegenden Mehrheit der realen Anwendungen, die KI- oder datengesteuerte Systeme erfordern, zunehmend als unverzichtbare Werkzeuge angesehen werden.
Dieser Artikel zielt darauf ab, das Gespräch über LLMs wieder auf die Erde zu führen. Wir werden nicht nur die breite Palette von Anwendungsfällen untersuchen, in denen LLMs einen echten Wert hinzufügen können, sondern auch die Einschränkungen, mit denen sie ausgesetzt sind. Das Verständnis dieser Grenzen ist entscheidend, da nicht jede Herausforderung am besten mit einem LLM angegangen wird. In einigen Szenarien kann es sogar unnötige Risiken oder Komplexitäten einführen.
# High -Anwendungsfälle, in denen LLMs einen echten Wert hinzufügen
LLMs sind Meisterwerke für natürliche Sprachverarbeitung (NLP), die sich bei den Aufgaben des Sprachverständnisses und der Sprachgenerierung hervorheben. Das folgende Diagramm listet einige der häufigsten Aufgaben zum Verständnis und zur Erzeugung von Sprachen auf und stellt jede Aufgabe unter den primären (aber nicht unbedingt unbedingt die einzige) „Sprachkompetenz“, die für die Übernahme erforderlich ist. Zusammenfassend des Textes oder Übersetzen von Textual content beinhaltet beispielsweise in der Regel viel Sprachverständnis. Letztendlich erfordert es auch Funktionen für Sprachgenerierung, um die Ausgabe zu generieren: eine zusammengefasste oder übersetzte Model des ursprünglichen Eingabetxtes.
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Während diese Aufgaben die häufigsten Anwendungsfälle für LLMs abdecken, wurde die Diskussion bisher abstrakt. Lassen Sie uns einige reale Situationen untersuchen, in denen LLMs das richtige Werkzeug für den Job sind und das spezifische Sprachverständnis und/oder die in den einzelnen Generationen beteiligten Erzeugungsaufgaben hervorheben:
LLMs sind Meisterwerke für natürliche Sprachverarbeitung (NLP), die sich bei den Aufgaben des Sprachverständnisses und der Sprachgenerierung hervorheben.
// Automatisierter Kundensupport
Dies ist ein hochdarstellender Anwendungsfall in Sektoren wie Einzelhandel und E-Commerce, in dem LLMs einen großen Einfluss haben können. Texte wie Kundenbewertungen oder Anfragen, die über ein Webformular gesendet werden, können von einem LLM analysiert werden, um die Absicht des Benutzers zu verstehen und zu klassifizieren (Lob, Beschwerde, Anfrage usw.), generieren geeignete Antworten und beantworten Kundenfragen. Diese spezifischen Aufgaben, insbesondere die letzten, die sich in Bezug auf Frage-Answere befassen, werden am besten angesprochen, indem ein LLM-basierter virtueller Assistent erstellt wird, der in der Lage ist, eine Vielzahl von Kundenanfragen in der natürlichen Sprache zu verstehen und zu reagieren.
// Zusammenfassung der Dokument
In Bereichen wie Regulation, wissenschaftlicher Forschung und in gewissem Umfang kann es Journalismus nützlich sein, lange und komplexe Textdokumente wie Artikel und Berichte in präzise und lesbare Abstracts zu kondensieren, die die wichtigsten Erkenntnisse und Fakten abdecken. Während diese Verwendung von LLMs die Effizienz mühsamer Anwendungsfälle wie eine wissenschaftliche Literaturübersicht erheblich verbessern kann, ist es wichtig, sich nicht vollständig auf die mit LLM generierten Zusammenfassungen zu verlassen und die Quellen manuell zu überprüfen, die als am relevantesten als am relevantesten in bestimmten Aspekten oder Particulars eingetaucht sind.
// Mehrsprachige Kommunikation
Bei Verwendung zur Übersetzung sind LLMs ein großartiges Instrument, um ein bringliches Verständnis zu ermöglichen. Sie sind nützlich, um das Kundenfeedback in einem E-Commerce-Unternehmen zu verwalten, das in mehreren Ländern tätig ist, personalisierte Unterstützung leistet und Inhalte in mehreren Sprachen im Allgemeinen abwickelt. Wenn LLMs ordnungsgemäß in ausreichenden und vielfältigen Daten ausgebildet werden, können Sie auch mögliche lokale Slang oder Phrasen interpretieren, die auf den ersten Blick möglicherweise nicht verstanden werden.
// Semantische Suche und Frage-Beantwortung
Wenn LLMs in die Generationssysteme von Abrufen integriert werden, die ein tieferes kontextbezogenes Verständnis der Benutzerabfrage erzielen können, können sie mit großer Wirksamkeit verwendet werden, um komplexe, offene Fragen über Datenbanken oder Dokumente zu beantworten und direkte und kontextbezogene Antworten zu liefern.
// Kreative Textgenerierung
Final however not least verfügen LLMs erstaunliche kreative Fähigkeiten, um Textual content mit vielfältigem Stil, Struktur und Absichten zu generieren. Von präzisen und ansprechenden Produktbeschreibungen und narrativen Inhalten mit solider Fließfähigkeit und Ton bis hin zu faszinierenden Gedichten in vielen verschiedenen Stilen kann LLMs eine breite Palette kreativer Textual content erstellen.
# Wann kann man etwas anderes benutzen? Einschränkungen von LLMs
Trotz ihrer großen Fähigkeit, mit einer Vielzahl von Aufgaben des Sprachverständnisses und der Sprachgenerierung umzugehen, die oft sehr schwierig sein könnten, ist es nicht realistisch, sie als All-in-One-Lösung für jede Artwork von Drawback zu betrachten. Viele Anwendungsfälle, die in der Vergangenheit mithilfe herkömmlicher Lösungen für maschinelles Lernen-wie dem Aufbau eines prädiktiven Programs für Klassifizierung, Regression und Prognose-angesprochen wurden, werden nach wie vor am besten angesprochen, indem spezifische Modelle für maschinelles Lernen erstellt werden, die aus domänenspezifischen Daten lernen, um die Zielvorhersageaufgabe auszuführen.
Andere spezifische Aufgaben, die traditionell durch AI-Systeme früherer Technology gelöst wurden, wie regelbasierte Systeme oder logische Argumentationsmodelle, werden in bestimmten Fällen nach wie vor am besten von solchen herkömmlichen Ansätzen angesprochen: Entscheidungsfindung mit geringer Latenz und auf Fakten begründete Argumentationsaufgaben sind ein gutes Beispiel dafür.
Im Folgenden finden Sie eine kurze Liste von Anwendungsfällen, in denen die Funktionen von LLMs begrenzt sind, was den richtigen alternativen Ansatz zur Verwendung hervorhebt:
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# Zusammenfassung und Abschluss
LLMs Excel in Szenarien, die kreative Textgenerierung erfordern, wichtige komplexe Informationen aus unstrukturierten Textsequenzen extrahieren und Konversationsassistentenanwendungen nutzen. Ihre Effektivität ist jedoch begrenzt für prädiktive Szenarien, die eine hohe Präzision, Echtzeitleistung, domänenspezifische logische Argumentation oder den Zugriff auf bestimmte, proprietäre Daten fordern.
Iván Palomares Carrascosa ist ein Führer, Schriftsteller, Sprecher und Berater in KI, maschinellem Lernen, Deep Studying & LLMs. Er trainiert und führt andere darin, KI in der realen Welt zu nutzen.