LLM 使用案例：可从使用大型语言模型中受益的十大行业

雅各布专栏

1年前

【摘要】：凭借个性化、自动化和洞察力生成方面的能力，大型语言模型有望重新定义我们在数... ...

人工智能应用在总结文章、编织叙述和引发对话方面表现出色，这一切都要归功于先进的大型语言模型。

大型语言模型简称 LLM，是一种深度学习算法，具有识别、浓缩、翻译、预测和生成文本以及其他各种类型内容的能力。这些能力是通过利用从海量数据集中提取的广泛知识来实现的。

大型语言模型是转换器模型的一个重要类别，已被证明具有非常广泛的用途。它们不仅能指导人工智能系统使用人类语言，还能应用于各种领域，如破译蛋白质结构、编写软件代码以及许多其他多方面的任务。

此外，除了增强翻译、聊天机器人和人工智能助手等自然语言处理应用外，大型语言模型还被用于医疗保健、软件开发和许多其他领域的各种实际用途。

大型语言模型的应用

语言是各种形式交流的渠道。在计算机附近，代码就成了语言。大型语言模型可以有效地应用于这些语言领域或需要多样化交流的场景。

这些模型大大扩展了人工智能在各行各业的应用范围，有望开创一个创新、智慧和高效的新时代。它们具有为世界上一些最复杂的挑战提供复杂解决方案的潜力。

例如，利用大型语言模型的人工智能系统可以从分子和蛋白质结构数据库中获取知识。然后，它可以利用这些知识提出可行的化合物，促进疫苗和治疗开发方面的突破性发现。

LLM 使用案例：大型语言模型为 10 个行业带来革命性变化

大型语言模型还有助于创建创新型搜索引擎、教育聊天机器人，以及音乐、诗歌、叙事、营销材料等方面的创作工具。废话不多说，让我们深入了解十大 LLM 使用案例：

1. 营销和广告

个性化营销： LLM 可用于生成个性化营销内容，如电子邮件营销活动和社交媒体帖子，这可以帮助企业更有效、更高效地接触目标客户。例如，LLM 可用于为最近放弃购物车的客户生成个性化电子邮件营销活动。电子邮件营销活动可以包括客户感兴趣的产品信息以及特别优惠和折扣。
聊天机器人： LLM 可用于创建聊天机器人，以自然的方式与客户互动，这可以帮助企业提供全天候客户服务，而无需雇用额外的员工。例如，LLM 可用于创建一个聊天机器人，回答客户有关产品、服务和运输的问题。
内容创建： LLM 可用于创建营销内容，如博客文章、文章和社交媒体文章，这些内容可用来吸引眼球、吸引客户、推广产品和服务。例如，LLM 可用来生成有关新产品发布的博文，或创建社交媒体活动，鼓励客户分享他们的产品体验。
定向广告： LLM 可用于针对特定受众投放广告，这可以帮助企业更有效、更高效地接触目标客户。例如，LLM 可用于针对对类似产品或服务感兴趣的客户投放广告。
衡量营销活动的效果： LLM 可通过分析客户数据和社交媒体活动来衡量营销活动的效果，这些信息可用于改进未来的营销活动。
生成创意文本格式： LLM 可用于生成不同的创意文本格式，如诗歌、代码、脚本、音乐作品、电子邮件、信件等，这可用于创建引人入胜的个性化营销内容。

2. 零售和电子商务

大型语言模型可用于分析客户数据，如过去的购买记录、浏览历史和社交媒体活动，以确定模式和趋势，这些信息可用于生成个性化的产品和服务推荐。例如，LLM 可用于根据客户的兴趣、需求和预算向他们推荐产品。

以下是大型语言模型在零售和电子商务中的其他一些使用案例：

回答客户咨询： 大型语言模型可用于回答客户有关产品、服务和运输的问题，这有助于让人工客服代表腾出手来处理更复杂的问题。
协助购买： LLM 可用于指导客户完成购买流程，例如帮助他们选择产品、将物品添加到购物车以及结账。
欺诈检测： LLM 可用于识别欺诈活动，如信用卡欺诈或身份盗窃，这有助于保护企业免受经济损失。

3. 教育

大型语言模型可用于为学生创造个性化的学习体验，这可以帮助学生按照自己的进度学习，并专注于他们有困难的主题。例如，大语言模型可用于为数学学习有困难的学生制定个性化学习计划。该计划可以包括针对学生需求的具体练习和活动。

回答学生问题

大语言模型可用于以自然的方式回答学生的问题，这可以帮助学生更有效、更高效地学习。例如，可以使用 LLM 回答学生关于美国历史的问题，即使问题是开放性的或具有挑战性的，LLM 也能提供全面而翔实的答案。

生成练习题和测验

大语言模型可用于为学生生成练习题和小测验，这可以帮助学生复习所学材料和准备考试。例如，大语言模型可以用来为参加数学考试的学生生成一套练习题，这些问题将根据学生的理解水平量身定制，并帮助学生找出需要更多练习的地方。

以下是大型语言模型在教育领域的其他一些用例：

给学生作业评分： LLM 可用于批改学生作业，如作文和测试，这可以帮助教师节省时间，专注于其他方面的教学。
创建虚拟学习环境：学习管理器可用于创建虚拟学习环境，学生可随时随地访问。这有助于学生在世界任何地方按照自己的进度学习。
翻译教科书和其他教材：学习语言管理器可用于将教科书和其他教材翻译成不同语言，这可以帮助学生获得母语教材。

4. 医疗保健

大语言模型（LLMs）正被用于医疗保健领域，以改善疾病的诊断、治疗和预防。以下是 LLM 在医疗保健领域的一些应用方式：

医疗诊断： LLM 可用于分析医疗记录和图像，帮助诊断疾病。例如，LLM 可用于识别医学影像中表明某种疾病的模式。
病人监测： LLM 可用于监测病人的生命体征和其他健康数据，以便及早发现潜在问题。例如，LLM 可用于跟踪病人的心率和血压，以识别心脏病发作的迹象。
药物发现： LLM 可用于分析科学研究，以确定新的药物靶点，并预测新药的有效性。例如，LLM 可用于分析致病蛋白质的分子结构，以确定潜在的药物靶点。
个性化医疗： 考虑到患者的个人病史、基因构成和生活方式等因素，LLM 可用于为患者制定个性化治疗方案。例如，LLM 可根据患者患某种疾病的个人风险因素，向其推荐特定的药物。使用www.DeepL.com/Translator翻译（免费版）
虚拟现实培训： LLM 可用于为医疗保健专业人员创建虚拟现实培训环境。这可以帮助他们学习新技能，并在不危及病人的情况下练习操作。

5. 金融

大型语言模型（LLM）正被用于金融领域，以提高金融市场的效率、准确性和透明度。以下是 LLM 在金融领域的一些应用方式：

金融分析： LLM 可用于分析财务报告、新闻报道和其他金融数据，帮助金融分析师做出明智的决策。例如，LLM 可用于识别金融数据中可能预示市场变化的模式。
风险评估： LLM 可用于评估向借款人贷款或投资特定公司的风险。例如，可使用 LLM 分析借款人的信用记录和财务报表，以评估其拖欠贷款的风险。
交易： LLM 可用于分析市场数据，帮助做出更好的交易决策。例如，LLM 可用于识别市场价格趋势，预测未来价格走势。
欺诈检测： LLM 可用于检测欺诈活动，如洗钱或内幕交易。例如，LLM 可用于识别金融交易中表明存在欺诈的模式。
合规性： LLM 可用于帮助金融机构遵守法规。例如，可利用 LLM 识别可能违反反洗钱法规的行为。

6. 法律

技术极大地改变了法律领域，简化了研究和文件起草等曾经耗费律师时间的任务。

法律研究： 法律硕士可用于搜索和分析判例法、法规和条例等法律文件，这可以帮助律师更快、更轻松地找到相关信息。例如，法律硕士可用于搜索就某一法律问题已做出判决的所有案例。
文件起草： 法律硕士可用于起草法律文件，如合同、遗嘱和信托，这可以帮助律师制作更准确、更一致的文件。例如，法律硕士可用于生成一份符合相关各方具体需求的合同。
法律分析： 法律硕士可用于分析法律论据，找出潜在的弱点，这可以帮助律师改进其法律策略。例如，法律硕士可用于分析先例案件，找出与当前案件相关的关键法律问题。
诉讼支持： 法律硕士可以通过提供信息、分析和见解来支持诉讼。例如，法律硕士可用于确定潜在证人、追踪相关证据或准备交叉质证。
合规性： LLM 可通过识别潜在的违规行为并提供补救建议，帮助组织遵守法规。例如，法律硕士可用于识别潜在的违反反洗钱法规的行为。

7. 媒体

媒体和娱乐行业正朝着以消费者为中心的体验方向进行数据驱动的转变，而 LLM 将彻底改变个性化、货币化和内容创作。

个性化推荐： LLM 可用于生成个性化的内容推荐，如电影、电视节目和新闻文章，这可以通过分析用户偏好、消费模式和社交媒体信号来实现。
智能内容创建和策划： LLM 可用于生成引人入胜的标题、撰写引人入胜的文案，甚至提供有关内容质量的实时反馈，这可以帮助媒体机构简化内容制作流程，提高整体内容质量。
增强参与度和货币化： LLM 可用于创建互动体验，如互动故事和虚拟现实。这有助于媒体机构以创新的方式吸引用户。
有针对性的广告和内容货币化： LLM 可用于生成洞察力，为精确的广告定位和内容推荐提供依据，这可以帮助媒体机构最大限度地提高广告收入。

使用 LLM 的大佬们--如Netflix 使用 LLM 为用户生成个性化推荐；《纽约时报》使用 LLM 撰写文章标题和摘要；《英国广播公司（BBC）使用 LLM 创建用户可以参与的互动故事；Spotify 使用 LLM 向用户推荐音乐。

8. 军事

合成训练数据： LLM 可用于为军事应用生成合成训练数据，这些数据可用于训练机器学习模型，以识别图像和视频中的物体和模式。例如，LLM 可用于生成坦克、舰船和飞机的合成图像。
自然语言处理： LLM 可用于处理自然语言文本，如报告、文字记录和社交媒体帖子。这可用于提取信息、识别模式和生成见解。例如，LLM 可用于从军事行动报告中提取信息。
机器翻译： LLM 可用于将文本从一种语言翻译成另一种语言，这可用于与盟友和合作伙伴沟通，或翻译文件和媒体。例如，LLM 可用于将军事简报从英语翻译成阿拉伯语。
聊天机器人： LLM 可用于创建能用自然语言与人类互动的聊天机器人，这可用于提供客户服务、回答问题或进行研究。例如，法律硕士可以用来创建一个聊天机器人，回答有关军事理论的问题。
网络安全： LLM 可用于检测和分析网络攻击，这可用于识别恶意活动的模式，或生成网络攻击报告。例如，LLM 可用于分析网络流量日志，以识别潜在的网络攻击。

9. 人力资源

招聘： LLM 可用于自动化招聘流程，从寻找候选人到筛选简历，这可以帮助人力资源团队节省时间和金钱，并找到最合适的候选人。
员工入职： LLM 可用于为新员工创建个性化的入职体验，这可以帮助新员工快速上手，感觉更受欢迎。
绩效管理： LLM 可用于向员工提供反馈并跟踪他们的绩效，这可以帮助管理者发现员工需要改进的地方，并为他们提供成功所需的支持。
培训与发展： LLM 可用于为员工创建个性化的培训和发展计划，这可以帮助员工发展在其岗位上取得成功所需的技能。
员工参与： LLM 可用于调查员工，了解他们对工作体验的反馈意见，这可以帮助人力资源团队确定在哪些方面可以改善员工体验。

这是使用 LLM 的一个具体例子：人力资源公司美世（Mercer）正在利用 LLM 实现招聘流程自动化。具体做法是使用 LLM 筛选简历，找出最合适的候选人，这帮助美世节省了时间和金钱，并为客户找到了最佳人选。

10. 时尚

当今时尚界是如何使用LLM的？时尚品牌 Zara 正在使用 LLM 为其用户生成个性化的时尚推荐，这是通过分析用户数据（如过去的购买记录、社交媒体活动和搜索历史）来实现的，这帮助 Zara 提高了推荐的准确性和相关性，并提高了客户满意度。

个性化时尚推荐： LLM 可用于根据用户的风格偏好、体型和预算为其生成个性化的时尚推荐，这可以通过分析用户数据来实现，如过去的购物记录、社交媒体活动和搜索历史。
趋势预测： 通过分析社交媒体数据、新闻文章和其他信息来源，LLM 可用于预测时尚趋势，这可以帮助时尚品牌走在潮流的前端，创造出需求旺盛的产品。
设计自动化： LLM 可用于实现时尚产品设计流程的自动化，它可以通过生成草图、图案和原型来实现，这可以帮助时尚品牌节省时间和金钱，并创造出更具创新性和吸引力的产品。
虚拟试穿： LLM 可用于创建时尚产品的虚拟试穿体验，可以帮助用户在购买产品之前看到产品在他们身上的效果，这有助于减少退货数量，改善客户体验。
客户服务： LLM 可用于为时尚品牌提供客户服务，可以通过回答有关产品的问题、处理退货和解决投诉来实现。这有助于改善客户体验，减少客户服务代表的工作量。