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人类还是人工智能？将越来越难以分辨！
大型语言模型可以写故事、回答问题，甚至还能讲笑话，几乎就像一个真实的人。正是它们的创造力和数据的结合，让我们正在进入一个新时代。
大型语言模型（LLMs）是旨在理解、解释和生成类人文本的先进人工智能系统。确切地说，它们是一种深度学习模型，已经在各种互联网文本上进行了训练。LLM应用程序可以执行许多任务，包括撰写文章、创作诗歌、程序设计，甚至进行一般性对话。
以OpenAI的GPT-4为例，它展示了对复杂主题的卓越理解能力，以及以各种风格和语言生成详细、微妙文本的能力。这展示了大型语言模型改变行业、提高生产力，以及娱乐潜力。随着技术每天都在不断改进，LLMs的国外的用例也变得更加复杂和多样化。但在中国，大模型应用的发展滞后和缓慢许多，这与政策法规和大的经济环境有关。今天，我来分享一下国外最流行的10个大型语言模型应用。
内容生成与创作
LLM应用特别擅长内容生成。它们可用于自动为各种目的创建文本，包括文章、博客文章、营销文案、视频脚本和社交媒体更新。此外，支持LLM的生成式AI应用程序可以适应不同的写作风格和语气，使其在生成与特定目标受众产生共鸣的内容时非常通用。企业和内容创作者利用这些模型来简化内容生产，在写作过程中节省时间和精力。
例如：
1）Claude是由Anthropic开发的AI助手。自2023年3月首次发布以来，它迅速发展。Claude擅长复杂的对话、创造性的内容生成、复杂的推理和详细的指令。它的独特功能是行业领先的100,000个令牌的上下文窗口，使其能够在一分钟内处理相当于一部普通小说长度的大量信息。
2）ChatGPT。数字营销人员转向ChatGPT来制作引人注目的广告文案、博客文章和社交媒体内容，以吸引他们的特定目标受众。同样，教育工作者发现ChatGPT有助于创建教学材料、测验和交互式学习模块，使教育内容对学生既信息丰富又引人入胜。
3）在创意行业，作者和编剧使用LLM来突破作家的障碍、发展情节想法，甚至编写手稿的整个部分。程序员和开发人员也利用LLM生成代码片段、调试现有代码或学习新的编程语言。随着LLM的不断发展，它在不同领域的应用预计只会增长。
翻译和本地化
LLM应用程序可以提供跨多种语言对的准确、上下文感知的翻译。这些模型在大量的双语或多语言文本上进行训练，使它们能够理解不同语言的细微差别、习语和语法结构。它们可以保持原始文本的意图和风格，这对于文学翻译、商务通信和法律文件至关重要。
至于本地化，LLMs帮助在文化和上下文中适应不同的目标受众，确保翻译的材料在文化上合适且有共鸣。它们考虑当地习俗、测量、日期格式和文化参考，使内容相关且易于访问。这种能力在营销和娱乐行业中尤为重要，在这些行业中，参与度在很大程度上取决于文化细微差别。
此外，大型语言模型促进了实时翻译和本地化，使企业能够与国际合作伙伴和客户进行有效沟通。
/* 一个神话故事：神担心人类终有一天会超过他们，所以用不同语言、不同宗教对人类文明进行了隔离。因为语言不通，造成了沟通的困难、误解。因为宗教不同，造成了世代的对立！那么，LLM技术在打破语言隔离这一点已经将会做得非常好，也许确实会将人类文明推进到一个新的高度。：）*/
例如：
1）Falcon LLM是由技术创新研究所（TII）开发的开源AI模型。它的Falcon 40B版本在1万亿个令牌上进行训练，拥有400亿个参数，而Falcon 180B拥有1800亿个参数，在3.5万亿个令牌上进行训练。Falcon LLM在一系列活动中表现出色，包括推理、编程、技能评估和知识评估。它的多语言能力涵盖了许多语言，包括英语、德语、西班牙语、法语、意大利语、波兰语、罗马尼亚语、瑞典语等，使其在翻译和本地化任务中表现出色。这使得它能够无缝集成到各种应用程序中，特别是那些需要深入理解多种语言的应用程序。
2）NLLB - 200是Meta AI推出的人工智能模型。它可以翻译200种不同的语言，包括许多以前不受现有翻译工具支持或支持不佳的语言，特别是包括55种非洲语言。
搜索和推荐
LLMs能够以前所未有的准确性和上下文理解自然语言查询。当集成到搜索引擎中时，这些模型可以解释用户查询背后的意图，并提供更相关和精确的结果。它们还可以生成内容摘要，使用户更容易快速找到他们需要的信息。在推荐系统中，LLMs分析用户偏好、搜索历史和交互数据，以个性化内容建议。它们可以预测用户需求，从而增强整个用户体验。
例如：
1）Bard由谷歌开发并于2023年3月推出，是搜索中LLM应用的一个很好的例子。它起源于LaMDA家族，随后升级到PaLM和Gemini，Bard的推出是为了应对OpenAI的ChatGPT的崛起。作为一个研究型LLM，Bard利用谷歌广泛的知识库和预测能力来生成响应，为用户提示提供创造性和灵活的答案。从本质上讲，Bard通过提供“谷歌一下”功能来改进谷歌搜索，使用户能够确认其响应或深入研究。这开辟了访问可靠来源的途径，并促进了更集成的搜索体验。
2）最近OpenAI发布了SearchGPT。微软也正在审视OpenAI对自己的搜索地位（老二）的新挑战。那么，国内搜索的卷王百度呢？
虚拟助手
AI驱动的虚拟助手的核心是LLMs，它们理解和处理自然语言。当用户提出问题或发出命令时，LLM解释请求的意图和上下文。一旦理解了意图，LLM就会生成适当的响应。现代虚拟助手还从交互中学习，提供个性化响应并随着时间的推移而改进。它们分析反馈，记住用户的偏好，并适应他们独特的沟通方式。
1）执行任务：虚拟助手可以执行各种任务，从设置闹钟和提醒到预订约会、发送消息，甚至订购杂货。它们与其他应用程序和服务交互，代表用户执行这些任务。
2）提供信息：它们可以回答问题并提供关于各种主题的信息，如天气预报、新闻和交通更新。LLMs使它们能够快速可靠地从各种来源提取和生成信息。
促进对话：虚拟助手可以进行对话，提供更人性化的交互。
3）自动化客户支持：许多企业使用虚拟助手来处理客户查询，引导用户进行故障排除，或提供详细的产品信息。这种自动化可以导致更快的响应时间和24/7的支持可用性。
4）增强可访问性：对于残疾人士或需要免提支持的人来说，虚拟助手为与技术交互和轻松访问信息提供了宝贵的工具。
例如：
1）Alexa是亚马逊基于云服务的语音控制虚拟助手。2023年9月，亚马逊宣布对Alexa进行重大升级，引入了一个新的、定制构建的LLM，以增强助手的能力和对话质量。改进后的Alexa旨在超越ChatGPT，提供更多“现实世界”的功能，包括实时信息和个性化交互，以及更逼真和随意的语音。
2）谷歌助手是一款主要在移动和智能家居设备上可用的AI驱动的虚拟助手。它可以进行双向对话，利用谷歌的深度学习神经网络，称为谷歌神经机器翻译，作为其AI的一部分。用户可以要求谷歌助手执行任务，如发送短信、播放音乐或提供天气更新。它还与各种智能设备集成，可以控制智能家居电器。
3）一些你估计不知道的粉色应用，AI伴侣/AI角色扮演/AI陪聊，已经在快速渗透到网上社交软件中。例如：MiniMax“星野”、字节“猫箱”和“小黄蕉”、百度“万话”、美团“Wow”、阅文“筑梦岛”、聆心智能“Aiu”等，正在入侵人类文明。
代码开发
大型语言模型可以帮助程序员编写、审查和调试代码。这些模型可以理解和生成代码片段，建议完成，并根据简要描述甚至编写整个函数。例如，开发人员可能输入一个注释，如“按升序对数字列表进行排序”，LLM可以提供相应的代码。此外，LLMs可以在不同的编程语言之间翻译代码，使开发人员更容易处理不熟悉的语法或将项目迁移到新语言。
例如：
1）StarCoder是Hugging Face和ServiceNow的合作成果。这个开源LLM在来自GitHub的多样化和广泛的数据集中进行训练，其中包括各种编程语言、Git提交、GitHub问题和Jupyter笔记本。该模型本身相当大，大约有150亿个参数，并在1万亿个令牌上进行训练，在350亿个Python令牌上进行进一步微调。在性能方面，StarCoder在各种编码任务中展示了强大的能力。它可以处理超过8000个令牌的大上下文长度，这对于理解和生成广泛的代码序列特别有用。这使得它适用于代码自动完成、修改和以自然语言提供解释。StarCoder的一个显著特点是它的多语言支持，允许它理解和生成超过80种语言的代码。
情绪分析
大型语言模型应用程序可用于情感分析，这要归功于它们对语言细微差别和上下文的深刻理解。他们接受过广泛数据集的培训，可以非常准确地确定文本背后的情绪，从社交媒体帖子到客户评论。LLM应用程序的工作方式是将文本分为积极、消极或中立等类别，通常伴随着相关的置信度分数。例如，在客户反馈分析中，大型语言模型可以识别对产品或服务的特定情绪或态度。这使企业能够获得对客户满意度的宝贵见解，并相应地调整其策略。
对于企业来说，此功能对于保持语音一致性、加强客户沟通以及确保信息符合预期情绪（无论是专业、支持还是友好）都非常宝贵。
回答问题
回答问题是典型且非常广泛的法学硕士应用之一。这些模型很容易理解和生成类似人的文本，使其成为为各种问题提供准确和上下文相关答案的理想选择。用户可以通过搜索引擎、虚拟助理、客户服务机器人或教育平台与大型语言模型进行交互。
市场调查
大型语言模型能够提供对消费者行为、趋势和偏好的深刻见解。他们可以分析客户反馈，识别模式和情绪，预测市场趋势，并生成报告，将复杂数据总结为可操作的见解。例如，1）LLM可以评估数千条产品评论，以确定最受赞赏的功能或常见投诉，指导公司进行产品开发和营销策略。2）LLM能够对围绕特定产品或服务的竞争进行广泛研究。他们可以跟踪趋势的演变，与竞争对手进行基准测试，并为定位和创新提供战略见解。
举例来说：
1）Brandwatch是一个数字消费者智能平台，它利用人工智能和机器学习的发展来分析在线对话，并为市场研究提供见解。Brandwatch提供广泛的在线消费者讨论池，包括社交媒体、博客、论坛和新闻网站。这个庞大的数据集使该平台能够进行彻底的情绪分析、趋势发现和品牌感知研究。通过利用这些数据，企业可以快速应对市场变化，了解消费者的需求和意见，并识别新兴趋势。
2）Talkwalker是一个市场研究工具，为关键管理问题提供实时、数据支持的响应。它将现有客户数据与社会智能相结合，以了解消费者喜欢或不喜欢哪些产品，创建公司绩效的整体视图，并确定有关产品的关键因素。Talkwalker利用社会智能，允许公司利用大量消费者意见和趋势，帮助他们在快速变化的市场环境中保持领先地位。该工具对于进行产品倾听和收集客户产品反馈特别有用，这对保持竞争优势和促进产品开发都至关重要。
教育
LLM应用程序越来越多地用于教育，以个性化学习和提供辅导。LLMs可以适应个别学生的学习风格和节奏，提供定制的解释和反馈。例如，模型可以生成交互式阅读材料，根据学生的理解水平调整复杂性，或提供实时语言翻译来帮助外国学生。就像成为虚拟导师一样，LLMs可以回答学生的问题，指导他们完成解决问题的步骤，甚至用鼓励信息激励他们。
分类
LLM应用程序在跨各个领域的分类任务中非常有效。通过将原始文本转换为类别，LLM简化了流程，增强了决策，并在从内容审核和客户服务到医学研究和法律分析等领域提供有价值的见解。
例如，在文本分类中，他们可以将文档分类为垃圾邮件或非垃圾邮件等类别，进行情绪分析（积极、消极、中性）或识别主题（体育、政治、技术）。在医疗保健领域，他们可以将医疗记录分类为诊断或治疗计划的相关类别。
例如：
1）Cohere Classify利用机器学习技术和大型语言模型来分析和分类文本，例如，这可以简化响应客户支持请求的过程。这种分类的另一个可能应用是情绪分析。Cohere Classify可以识别积极和消极的社交媒体帖子和评论，从而帮助企业有效理解和回应客户情绪。
2）内容审核，它识别并过滤掉仇恨言论、辱骂性语言、垃圾邮件和亵渎，维护在线平台的质量和安全性。
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