详细内容或原文请订阅后点击阅览
我什么时候需要使用LLM？
本文旨在将有关LLM的对话带回地球，不仅探索LLM可以增加实际价值的广泛用例，而且还探讨了它们所面临的局限性。
来源:KDnuggets＃简介
＃在过去的几年中，大型语言模型（LLMS）已成为AI景观和跨媒体渠道中几乎存在的主角 - 有时被吹捧为每个问题的多合一解决方案。这对我来说可能有点夸张。尽管如此，在绝大多数需要AI或数据驱动系统的现实应用程序中，LLM越来越多地被许多人认为是必不可少的工具。
大语言模型本文旨在将有关LLMS的对话带回地球。我们将不仅探讨LLM可以增加实际价值的广泛用例，而且还探讨了它们所面临的局限性。了解这些边界至关重要，因为并非所有挑战都可以通过LLM解决，在某些情况下，使用它们甚至可能引入不必要的风险或复杂性。
＃LLM添加真实价值
llms是自然语言处理（NLP）杰作，旨在在语言理解和语言生成任务上表现出色。下图列出了一些最常见的语言理解和生成任务，将每个任务置于主要（但不一定是唯一的）“语言技能”所需的“语言技能”之下。例如，总结或翻译文本通常涉及大量的语言理解，但最终它也需要语言生成能力来生成输出：原始输入文本的摘要或翻译版本。
虽然这些任务涵盖了LLM的最常见用例，但到目前为止，讨论是抽象的。让我们探索一些现实世界中LLMS是工作的正确工具，突出了每种工作所涉及的特定语言理解和/或一代任务：
llms是自然语言处理（NLP）杰作，旨在在语言理解和语言生成任务上表现出色。