自 2022 年 11 月首次發布以來，ChatGPT（由 OpenAI 的 GPT 語言模型提供支持）風靡全球。但它並不是唯一使用大型語言模型 (LLM) 重塑企業格局的應用程序。微軟的 Bing AI、谷歌的 Bard 和 Meta 的 LLaMA 也在爭奪生成人工智能領域的主導地位，為從高級搜索到對話代理的技術提供動力。當塵埃落定後，顛覆將無異於對組織運作方式的重塑。
隨著 OpenAI 的 GPT-4 語言模型的最新發布，摩根士丹利財富管理部門正在使用它來組織其龐大的知識庫，Be My Eyes 用於改變視覺可訪問性，Stripe 用於簡化用戶體驗和打擊欺詐，以及政府冰島保留其語言。
作為數據專業人員和開發人員，重要的是要了解這些工具在幕後如何工作，以及如何在您的工作中利用大語言模型 (LLM)。
LLMs徹底改變了自然語言處理 (NLP) 領域，並越來越多地被用於解決各行各業的各種 NLP 問題。
了解 LLM 可以幫助像您這樣的開發人員和數據科學家：
1.構建更好的 NLP 模型：LLM 是許多 NLP 任務的最先進模型，了解它們的工作原理可以幫助開發人員和數據科學家構建更好的模型並在其 NLP 任務中實現更好的性能。
2.開發自定義 NLP 應用程序：LLM 可以針對特定的 NLP 任務進行微調，使其高度適應不同的領域和用例。了解 LLM 的開發人員和數據科學家可以利用這種靈活性來開發滿足其特定需求的自定義 NLP 應用程序
3.優化模型性能：了解 LLM 可以幫助開發人員和數據科學家通過為其特定用例選擇合適的架構、提示工程、微調策略和下游任務來優化模型性能。
