本文主要是介绍生成式AI和LLM的应用场景，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
简单说就是LLM能干啥：
1. 聊天机器人（Chatbots）：
• 基于下一词预测的基本聊天功能。
2. 文本生成（Text Generation）：
• 根据提示生成文章或作文。
• 总结对话内容，将对话作为提示提供给模型，模型生成摘要。
3. 翻译任务（Translation Tasks）：
• 传统的语言翻译，如法语到德语、英语到西班牙语等。
• 自然语言到机器码的翻译。例如，生成Python代码以计算数据框每列的平均值。
4. 信息检索（Information Retrieval）：
• 命名实体识别（Named Entity Recognition, NER），即从新闻文章中识别出人物和地点。
5. 增强模型能力（Augmenting LLMs）：
• 连接外部数据源或调用外部API，提供模型预训练时不知道的信息，增强与现实世界的交互能力。
6. 特定任务的微调（Fine-Tuning for Specific Tasks）：
• 小规模模型通过微调可以在特定任务上表现良好。
总结
大语言模型不仅可以执行基本的聊天任务，还能生成复杂的文本、进行多语言翻译、编写代码、执行信息检索等。通过连接外部数据源和调用API，LLMs的能力得到了进一步增强。模型的参数数量与其语言理解和任务解决能力成正比，而小规模模型通过微调也能在特定任务上发挥重要作用。
这篇关于生成式AI和LLM的应用场景的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
