LLM（Large Language Model）技术是一种基于深度学习的自然语言处理技术，旨在训练能够处理和生成自然语言文本的大型模型。
LLM 技术的核心思想是使用深度神经网络，通过大规模的文本数据预训练模型，并利用这些预训练模型进行下游任务的微调或直接应用。LLM 技术的主要特点是可以从大规模文本数据中学习到丰富的语言知识和语言模式，使得模型能够对自然语言的语义、语法等进行理解和生成，具备更强的语言处理能LLM 技术在自然语言处理领域具有广泛的应用前景。以下是一些应用前景的示例： 语言理解和生成：LLM 技术可以应用于文本分类、命名实体识别、关系抽取、情感分析等任务，对自然语言进行语义理解和信息提取。机器翻译：LLM 技术可以应用于机器翻译任务，训练模型能够自动将一种语言翻译成另一种语言。问答系统：LLM 技术可以用于构建智能问答系统，通过理解用户的问题并检索相关信息，给出准确的答案。对话生成：LLM 技术可以应用于对话系统，模拟人类对话，进行自然、流畅的交互。文本摘要和生成：LLM 技术可以用于自动摘要生成，将长文本压缩为简洁准确的摘要，也可以用于生成文章、新闻等文本内容。
1.LLM常见应用
文本到文本：摘要、翻译、问答文本到文本应用程序通常属于自然语言处理 (NLP) 的范畴，采用 Transformer 模型或 BERT（Transformers 的双向编码器表示）等复杂算法。在文本摘要的背景下，Rouge Score 或 BLEU（双语评估研究）指标等技术可以评估生成的摘要的质量。对于企业来说，这对于自动总结冗长的报告、从而更快地做出决策来说非常宝贵。文本翻译服务通常采用在并行语料库上接受过培训的领域LLM，并使用 METEOR 等指标进行评估。这些服务对于全球运营的企业至关重要，可以实现跨越语言障碍的无缝沟通。问答平台通常依赖上下文感知算法来提供高度准确的答案。企业可以将领域LLM集成到支持系统中，以实现实时、有数据支持的响应。语音转文本：转录服务、声控助手
语音转文本技术的关键在于自动语音识别 (ASR) 系统。ASR 系统采用隐马尔可夫模型或深度神经网络来转录口语单词。企业可以利用 ASR 系统在电话会议期间提供自动实时转录服务，创建易于搜索和存档的文本记录。声控助手采用 ASR 和 NLP 来执行命令。这里的商业应用范围从促进仓库中的免提操作到零售业中复杂的客户交互系统。
3.图像转文本：图像字幕、OCR（光学字符识别）
图像到文本结合使用卷积神经网络 (CNN) 进行特征提取，并结合循环神经网络 (RNN) 或 Transformer 生成相应的文本。OCR 技术专门采用二值化等图像预处理技术，并采用 k-NN 或 SVM 等机器学习分类器。对于企业来说，领域LLM可以转化为搜索引擎优化视觉内容的自动标记、发票的自动分类等等。
在编码数据库上训练的复杂语言模型可以预测可能的代码片段，从而加快软件开发周期。领域LLM通常采用抽象语法树或控制流图来提高准确性。在错误修复中，集成静态代码分析工具来识别漏洞，机器学习模型建议适当的修复。这提高了业务应用程序的效率和稳健性。聊天机器人：客户支持、交互式常见问题解答
业务环境中的聊天机器人通常使用决策树、有状态 LSTM 网络甚至更高级的架构（例如 GPT（生成式预训练变压器））构建。这些聊天机器人通常接受企业历史客户服务交互的培训，这使它们能够更切合实际地解决问题。除了客户支持之外，他们还可以执行从潜在客户开发到自动追加销售的各种角色，从而显着降低人力成本。情绪分析：通过评论或社交媒体确定客户情绪
情感分析通常采用自然语言理解 (NLU)（NLP 的一个子领域）来识别表明情感的语言中的细微差别。通常使用 TextBlob、VADER（Valence Aware Dictionary 和 sEtiment Reasoner）以及更先进的神经网络模型。企业可以将情绪分析集成到 CRM 系统中，从而实现实时客户情绪跟踪和更有针对性的客户互动。数据清理：识别并纠正错误的数据条目
数据清理过程通常采用无监督学习算法（例如 k 均值聚类或分层聚类）来识别错误或异常数据点。此外，可以配置决策树或基于规则的系统来识别结构化数据中的不一致之处。对于企业而言，数据清洗可确保分析的可靠性，这对于战略规划和运营效率至关重要。异常检测：识别数据集中的异常值或异常值
对于异常检测，通常使用 Z 分数等统计技术或隔离森林等机器学习算法。时间序列数据可能会使用长短期记忆网络 (LSTM) 来检测随时间变化的异常情况。企业可以在欺诈检测、制造质量控制或市场趋势预测等各个领域使用异常检测，从而预先识别和减轻风险。
通过了解这些各种领域LLM功能的技术基础和业务应用，企业可以就如何将领域LLM整合到其运营中以产生最大影响做出更明智的决策。
1.0 ChatIE：通过多轮问答问题实现实命名实体识别和关系事件的零样本信息抽取
零样本信息抽取（Information Extraction，IE）旨在从无标注文本中建立IE系统，因为很少涉及人为干预，该问题非常具有挑战性。但零样本IE不再需要标注数据时耗费的时间和人力，因此十分重要。近来的大规模语言模型（例如GPT-3，Chat GPT）在零样本设置下取得了很好的表现，这启发我们探索基于提示的方法来解决零样本IE任务。我们提出一个问题：不经过训练来实现零样本信息抽取是否可行？我们将零样本IE任务转变为一个两阶段框架的多轮问答问题（Chat IE）,并在三个IE任务中广泛评估了该框架：实体关系三元组抽取、命名实体识别和事件抽取。在两个语言的6个数据集上的实验结果表明，Chat IE取得了非常好的效果，甚至在几个数据集上（例如NYT11-HRL）上超过了全监督模型的表现。我们的工作能够为有限资源下IE系统的建立奠定基础。
内容参考：https://blog.csdn.net/sinat_39620217/article/details/132007013
1.1RAG检索增强生成----LangChain
LangChain的目的是为了开发应用，通过模块组合的方式使用LLM，并与其他模块组合的方式来创造应用。可以理解为Langchain本身并不提供LLM模型，只是对LLM抽象，把LLM当作一个功能模块使用。LangChain能够连接LLM的能力与目前已有的其他能力，创造能力更强大的应用。
实现原理如图所示，过程包括加载文件 -> 读取文本 -> 文本分割 -> 文本向量化 -> 问句向量化 -> 在文本向量中匹配出与问句向量最相似的top k个 -> 匹配出的文本作为上下文和问题一起添加到prompt中 -> 提交给LLM生成回答。
可以看到，核心是将本地答案数据集转为向量存储到向量数据，当用户输入查询的问题时，把问题转为向量然后从向量数据库中查询相近的答案topK 这个时候其实就是我们最普遍的问答查询方案，在没有大模型的时候就直接返回相关的答案整个流程就结束了。现在有大模型了可以优化回答内容的整体结构。
核心一：文本切割
核心二：embedding及向量化存储
核心点三：LLM总结
通过embedding向量化文本后可根据需要召回TopK的chunk文档，并按照类似如下的prompt template灌给大模型进行总结。
""" 已知信息：{context} 根据上述已知信息，简洁和专业的来回答用户的问题。如果无法从中得到答案，请说 “根据已知信息无法回答该问题” 或 “没有提供足够的相关信息”，不允许在答案中添加编造成分，答案请使用中文。 问题是：{question} """1.2 AIGC技术应用
AIGC（Artificial Intelligence Generated Content，人工智能生成内容）是一种利用人工智能技术生成各种形式内容的方法。这些内容包括文本、图像、音频、视频等。
AIGC技术的应用范围非常广泛，包括但不限于以下几个方面：
文本生成：使用自然语言处理技术，根据给定的输入，自动生成符合语法和语义规则的文章、故事、广告语等。
图像生成：利用计算机视觉技术，根据给定的输入，自动生成符合要求的图片、海报、漫画等。
音频生成：使用语音合成技术，根据给定的文字或语音输入，自动生成符合要求的音频文件，如语音助手、语音导航等。
视频生成：利用计算机视觉和语音识别技术，根据给定的输入，自动生成符合要求的视频文件，如智能监控、智能安防等。
AIGC技术的应用不仅可以提高内容生成的效率和质量，还可以降低内容制作的成本和风险。例如，在媒体和广告行业，AIGC技术可以快速生成符合品牌调性和用户需求的文章、图片和视频，提高品牌曝光和用户粘性。在游戏行业，AIGC技术可以自动生成游戏场景、角色和道具等，提高游戏开发效率和质量。
部分案例：
腾讯“AI写稿”：在2018年雅加达亚运会期间，腾讯新闻写稿机器人以接近500篇/天的速度发布关于亚运会的赛事新闻，内容覆盖11个比赛大项。通过结合计算机视觉与自然语言处理技术，腾讯写稿机器人可以从网上抓取信息给图片打标签；然后基于标签通过算法挖掘出图片中的信息；再根据各种框架算出精彩指数并挑选图片；最后选择历史文章片段完成文本写作。整个流程耗时不超过5秒。阿里巴巴“AI设计”：阿里巴巴的“鹿班”是一款可以秒级自动生成大量Banner图的在线设计工具，2017年双11期间，鹿班累计设计4.4亿张Banner图，而人类设计师的极限是1000张。鹿班突出的一个功能是“智能排版”，用户只需要任意输入一段文字、上传一张图片即可，通过算法就能自动分析内容与背景的关系，实现元素间的最优布局。快手“AI合成主播”：2020年，快手推出“AI合成主播”，该主播可以24小时在线直播，只需输入文字即可生成内容。这种主播可以替代部分人工主播，降低直播成本，提高直播效率。微软小冰“AI写诗”：微软小冰通过深度学习和自然语言处理技术，可以自动生成符合格律和意境的诗歌。这些诗歌不仅可以用于文化娱乐，还可以用于教育和科研等领域。谷歌“AI作画”：谷歌推出了一种名为“DeepDream”的AI作画工具，可以根据给定的输入自动生成具有艺术风格的图像。这些图像可以用于艺术创作、广告设计和游戏开发等领域。
当然在图像生成过程中也有很多分享，如AI幻觉图对抗：光影绘图
3.各领域应用详情
3.1. LLM在市场营销和广告领域的应用
领域LLM不仅仅是文本生成器。领域LLM是复杂的系统，利用最先进的机器学习架构来重塑营销、客户服务、内容制作和数据分析等行业。下面，我们将介绍领域LLM在营销和广告领域的十个突出应用：
1.1 定制消费者推广
领域LLM可以制作定制的营销材料，从电子邮件公告到定制的社交媒体消息。LLM 的算法可以检查消费者行为（例如放弃购物车），以制定与特定消费者兴趣产生共鸣的电子邮件，提供产品建议和时效性促销。
1.2 虚拟助手
领域LLM使公司能够开发具有近乎人类对话能力的聊天机器人，无需扩大劳动力规模即可实现全天候客户服务。例如，领域LLM可以促进聊天机器人阐明产品功能、解决问题并提供运输更新。
1.3 内容生成
领域LLM的实力延伸到起草价值驱动的内容，无论是博客文章、专业文章还是数字营销文案。领域LLM可以自动生成提高品牌知名度并推动消费者参与的作品。典型的应用程序可以是领域LLM，围绕新颖的产品发布生成文章，或者发起社交媒体活动以捕获用户评价。
1.4 广告活动精准度
LLM 算法可以挖掘数据来识别潜在市场，从而可以针对更有可能转化的消费者群体进行广告投放。例如，领域LLM可以审查用户行为，将广告定向到已经探索相关产品的个人。
1.5 疗效评价
领域LLM擅长通过筛选客户互动和社交媒体足迹来评估现有营销策略的有效性。领域LLM可以处理大量数据集来辨别模式或趋势，从而为加强后续营销活动提供可行的见解。
1.6 多层面的文本结构
除了传统的营销材料之外，领域LLM还拥有制作一系列创意文本形式的技巧——无论是代码片段、视频脚本、音乐曲目的作品，甚至是超个性化信件等非常规的通信方法。总体目标是通过内容多样化来吸引和吸引目标受众。
3.2. LLM在零售和电子商务生态系统中的应用
在零售和电子商务中，大型语言模型 (LLM) 正在彻底改变传统范式，并为消费者体验和业务运营建立新规范。利用基于 Transformer 架构的高维向量和神经网络层，领域LLM可以筛选多个数据点，例如消费者行为、交易历史和在线交互，以提取可行的见解。
2.1 趋势分析和超个性化推荐
通过处理消费者的历史交易数据、数字足迹和社交网络互动，领域LLM可以识别潜在的偏见和行为模式。领域LLM的计算能力使他们能够根据个人偏好、财政参数和情况需求生成超个性化的商品和服务建议。这不仅涉及对相似产品进行聚类，还涉及将消费者愿望与商业机会结合起来的预测算法。
2.2 智能客户交互
人力资源是有限的，他们的时间最好花在解决需要细致入微的理解的复杂问题上。在这里，领域LLM充当一线代理，处理有关商品、产品和物流事务的常见问题。领域LLM能够提供上下文准确且及时的响应，减轻了客户服务人员的工作量，提高了运营效率。
2.3 引导式购买流程
现代电子商务远不是交易促进者，而是消费者从登陆网页到完成购买的整个过程。领域LLM可以作为这一旅程的指南。领域LLM能够理解自然语言查询，这使他们能够协助产品选择、简化导航挑战，甚至完成交易。这些模型打破了数字障碍，使平台易于访问，从而加快了从临时访客到忠实客户的转化速度。
2.4 欺诈活动识别
电子商务环境并非不受损害收入和声誉的欺诈活动的影响。领域LLM是经过培训的哨兵，可以标记交易行为或账户活动中的异常情况。通过涉及研究随时间变化的行为的启发式分析，领域LLM可以立即对可疑行为发出警报，例如不规则的批量购买或多次失败的付款尝试，从而促进及时的预防措施。
3.3. LLM在教育行业的应用
3.1 策划个性化学习轨迹
领域LLM可以为学生制定定制的教育路线图。具体来说，学习高级微积分等复杂科目的学生可以从规定专门练习和分析任务的计算算法中受益。这些大型语言模型可以进行微调，以适应学生独特的智力差距，从而促进优化学习成果。
3.2 智能查询解析
领域LLM发挥了语义复杂但自然表达的学术查询解决方案的特点。假设一名学生努力了解导致美国形成的地缘政治动态。领域LLM旨在解码问题的多方面性质，并随后提出全面、分析严谨的回应，不仅涉及历史事实，还深入研究社会政治背景。
3.3 评估工具的自动生成
领域LLM最具革命性的能力之一在于他们能够自动生成学术评估。想象一个学生全神贯注地准备量子物理考试；领域LLM可以动态地编译一系列根据学习者当前理解水平进行校准的问题。这将加强以前获得的知识并标记需要额外审查的领域。
3.4 补充应用
自动学术评估：领域LLM可以作为教育工作者的辅助评估工具，使他们摆脱对大量手稿或计算作业进行评分的劳动密集型任务。这使得教育工作者能够优先考虑教学策略的制定和学术教学的其他方面。
虚拟化教育生态系统：领域LLM的力量延伸到建立可从任何位置访问的在线教学平台。这种灵活性使学习者能够按需参与教育活动，从而减轻传统实体环境带来的限制。
多语言材料转换：领域LLM的用途超越了语言障碍，为教育资源提供翻译服务。通过动态地将教育文本转换为各种语言，他们使知识获取民主化，使学生能够吸收词汇中的信息。
3.4. LLM在医疗保健领域的应用
4.1 诊断新浪潮
医疗保健领域的大型语言模型 (LLM) 的迷人之处在于它们不仅仅是数据处理程序。领域LLM是模式侦探。大型语言模型仔细扫描医疗记录和图像，以找到可能容易被人类分析忽略的独特疾病标记。这就像一名医学调查员从大量数据中挖掘线索以得出高度知情的诊断。
4.2 健康监测，升级
除了处理数字和统计数据之外，领域LLM还提供对患者整体健康状况的持续监控。持续实时跟踪关键健康指标绝非易事，在这里，领域LLM是无名英雄。如果这些模型检测到异常情况——血压突然升高或血糖水平急剧下降——就会激活警报。这是数字时代的预防性护理。
4.3 加速药物开发
创造新药可能是一场长达数年、耗资数十亿美元的赌博。领域LLM并没有消除复杂性，而是为研究阶段增添了动力。通过扫描和综合无数的科学论文，他们可以比传统方法更快地识别潜在的药物靶点和功效因素。这就好像您有一位全天候的研究分析师，他可以在几秒钟内扫描图书馆的内容。
4.4 个体化治疗
在当今一刀切的医学中，个人风格常常被忽视。领域LLM正在通过提供高度定制的治疗计划来改变这种说法。领域LLM会考虑一切，从您的病史和基因构成到生活方式的选择。它超越了标准清单，提供像手套一样贴合的医疗保健。
4.5 在虚拟世界中行医
教育方面也正在焕然一新。领域LLM可以设计真实的虚拟环境，医疗保健提供者可以在其中毫无风险地提高他们的技能。我们谈论的不仅仅是基本培训模块，而是完全身临其境的场景，帮助医务人员应对现实医疗保健中不可预测的挑战。
3.5. LLM在金融领域的应用
5.1 解锁金融语法
财务文件可能是一个由数字、术语和语法复杂性组成的迷宫网。领域LLM逐层剖析这些信息，使金融专家能够将趋势、异常和推动决策的指标归零。这就好像分析师突然获得了一个增强的认知工具包，可以准确、快速地解密市场信号。
5.2 动态风险分析
评估财务风险不仅仅在于计算数字，还在于了解潜在的因素和变量。领域LLM通过将定性元素纳入其风险模型来突破界限。通过机器学习算法，这些模型剖析了从借款人的交易行为到全行业市场波动的许多信息点。这种多维度的风险格局极大地提高了信贷和投资决策的质量。
5.3 战术性市场进入
算法交易并不新鲜，但在领域LLM的帮助下，该方法正在经历复兴。领域LLM可以捕获和合成从交易量到地缘政治新闻的实时数据流。这些见解被引入交易算法中，以制定市场进入和退出的策略。结果？一个近乎千里眼的系统，针对盈利能力和弹性进行了优化。
5.4 欺诈景观制图
金融欺诈计划变得越来越复杂，常常绕过标准检测阈值。领域LLM通过不断从交易数据中学习，增加了新的审查层。即使被看似合法的操作层所掩盖，大型语言模型也可以追踪异常情况。欺诈检测变得更类似于法务会计，但其计算规模和速度是以前难以想象的。
5.5 掌握监管流动性
随着法律环境的不断变化，监管合规性关乎遵守性和适应性。领域LLM根据内部运营扫描、解释和匹配法规，及时突出潜在的不合规或风险。将其视为不断更新的内部审计，一个具有监管布局的不断发展的系统。
（阅读有关银行业人工智能的更多信息）
3.6. LLM在法律行业的应用
6.1 高级法律研究
领域LLM擅长自然语言处理 (NLP) 任务，例如语义搜索和实体识别。他们可以在几分钟内筛选数 TB 的判例法、学术文章、国际法和法定语言，并通过置信度分数对文档的相关性进行排名。这对法学院和攻读研究生课程的学生有很大帮助。这不仅仅是关键字匹配；这是关于理解短语和句子的法律含义。
6.2 自动绘图
除了单纯的文本生成之外，领域LLM还可以输出合法合理、上下文相关的文档。他们可以动态生成适应输入变量的合同或法律摘要。这是通过一个抽象层来实现的，该抽象层根据案件或交易的特定需求封装预定义的法律条款和规定。
6.3 法律分析
在这里，领域LLM超越了表面分析。他们可以剖析法律论证的修辞和逻辑流程，指出不一致或弱点。这种分析整合了计算语言学的元素，允许文本的语义和句法解构。
6.4 诉讼支持
将此视为高级数据挖掘，但适用于法律程序。领域LLM可以识别证据，建议对证人的询问路线，甚至根据历史数据和当前案件的具体情况预测诉讼结果。
6.5 合规性监控
通过添加特定领域的语言模型和基于规则的算法，领域LLM可以评估组织对法规的遵守情况。这不仅仅是标记可能表明违规的关键字；它更多的是对活动和交易的背景理解，以主动降低法律风险。
3.7. LLM在媒体领域的应用
7.1 定制内容推荐
媒体机构只能提供一刀切的解决方案的日子已经一去不复返了。领域LLM深入挖掘特定于用户的数据（从过去与内容的交互到实时社交媒体活动），以提出定制的建议。领域LLM可以消除猜测。例如，它可以推荐符合用户政治兴趣的新闻文章。
7.2 更智能的内容开发和管理
媒体公司不再仅仅依靠人类的直觉来生成扣人心弦的头条新闻或相关文章。领域LLM可以通过自主创建或建议高质量、引人入胜的内容来提供帮助。除了创建之外，这些大型语言模型还可以提供有关潜在改进领域的即时、有数据支持的见解，从而简化整个生产流程。
7.3 更高层次的参与和财务模型
用户参与度不仅仅涉及点击量和浏览量；还涉及点击量和浏览量。这是为了创造一种身临其境的体验。领域LLM可以建立在交互式讲故事甚至增强现实设置等新颖的形式上，为观众提供真正新鲜的东西。这让消费者着迷，并通过应用内购买或高级功能开辟了新的收入途径。
7.4 数据驱动的广告和收入最大化
虽然创造力是媒体的核心，但商业方面也不容忽视。领域LLM解析复杂的数据，为微观目标广告策略提供可行的见解。他们可以确定谁会点击，谁会购买、订阅或长期参与，从而实现更智能的广告投放，并最终增加收入。
利用领域LLM的行业领导者
例如，Netflix不仅使用算法，还使用算法。他们集成了领域LLM来微调他们的推荐引擎，了解从用户的活动推断出的用户情绪可能是选择接下来观看的内容的关键因素。在BBC，互动讲故事已经取得了巨大的飞跃，领域LLM允许用户通过他们的选择来引导叙述方向，使他们成为故事的一部分。
3.8. 领域LLM在国防和战略服务中的应用
8.1 通过生成算法进行数据增强
领域LLM对于现代国防领域的引导机器学习模型至关重要，特别是在多光谱图像集中的目标检测方面。通过利用领域LLM的生成对抗网络 (GAN)，军事研究单位可以生成海军舰艇、装甲部队和空中资产的合成但上下文准确的图像，从而丰富卷积神经网络的训练数据。
8.2 语义文本挖掘和预测分析
驾驭军事情报、原始监视和社会情绪的巨大数据湖需要高层次的语义理解。领域LLM可以采用先进的技术，例如用于主题建模的潜在狄利克雷分配 (LDA) 和用于事件预测的时间序列挖掘。这样可以自动筛选任务报告，以动态地对情报进行优先级排序和分类，例如资产的战略位置或运营结果。
8.3 用于态势感知的多语言 NLP
跨国协作运营需要实时语言翻译和语义解释服务。使用基于 Transformer 的架构，领域LLM可以部署针对特定领域术语进行微调的序列到序列模型，从而实现机密简报或加密命令的快速翻译。它超越了单纯的语言翻译，还包括上下文保留、惯用准确性和军事术语。
8.4 用于上下文感知交互的对话系统
除了基于对话式 AI 的基本聊天机器人功能之外，国防部门的领域LLM还可以实施人类反馈强化学习 (RLHF)，以促进更细致和上下文感知的对话。无论是讨论交战规则 (ROE) 还是查询供应链运营的状态，这些先进的对话系统都将使用先前的对话状态和军事特定目标来生成相关且精确的响应。
8.5 网络取证中的异常检测
随着网络动能攻击频率的不断增加，军队的网络防御需要强大的自动化解决方案。领域LLM可以与现有的安全信息和事件管理（SIEM）系统集成，以采用无监督机器学习模型（例如隔离森林算法）来识别网络流量中的非线性可分离模式。这允许提取指示零日漏洞或高级持续威胁的特征。
3.9. LLM在人力资源领域的应用
9.1 候选采购
利用大型语言模型 (LLM) 的计算能力，组织可以简化候选人招聘流程，仔细分析简历以识别顶尖竞争者。人力资源部门的运营效率显着提高，从而实现成本优化和卓越的人才招聘。
9.2 新人才加速融入
领域LLM促进个性化的入职策略。这些模型利用数据驱动的洞察力，为制定独特的定向计划提供信息，从而加快新移民的适应速度。他们感觉融入的速度加快了，从而提高了生产力。
9.3 性能指标分析
大型语言模型有助于在性能评估中采用复杂的分析方法。他们评估许多数据点——从工作绩效到同行评审——以提供可行的见解。由此产生的分析使管理人员能够指定需要关注的领域并制定补救策略。
9.4 定制技能增强
领域LLM可以构建量身定制的计划，以隔离和瞄准员工发展中的技能差距。他们处理和分析大量数据集的能力确保培训计划与个人职业轨迹和组织目标保持一致。
9.5 员工情绪评估
利用领域LLM，人力资源部门可以自动衡量员工士气。从调查创建到反馈收集和情绪分析，提供的见解是可行的，使人力资源团队能够改善整体工作环境。
3.10. 领域LLM在时尚领域的应用
10.1 定制服装指导
领域LLM通过采用多参数算法方法在时尚推荐中提供粒度级定制。该模型通过摄取各种用户生成的数据（涵盖交易记录、社交媒体行为和搜索历史）来得出优化的、针对个人的风格建议。计算涉及自然语言处理和机器学习算法的先进技术，以提供无与伦比的准确性。
10.2 通过数据分析进行趋势预测
领域LLM预测新兴时尚趋势的能力是通过精心设计的数据分析框架来设计的。该算法将从社交媒体指标、实时新闻和广泛的数据库中收集的情报合并起来，以得出预测性见解。这些见解有助于主动调整库存和设计策略，使企业能够在竞争激烈的市场环境中保持敏捷态势。
10.3 通过计算算法优化设计过程
在自动化设计流程中实施领域LLM可以在多个关键时刻提高效率。从自动生成初始设计草图到纺织图案和原型的计算公式，领域LLM利用机器学习范例来加快设计周期。由此产生的运营效率体现在成本降低和加速推出市场就绪的创新产品的能力。
10.4 通过仿真技术进行虚拟试衣
领域LLM致力于开发基于增强现实的虚拟试衣间，为用户提供数字化但逼真的服装试衣体验。这些模型利用具有自然语言处理功能的计算机视觉算法来模拟准确的合身性和美观指标，从而降低退货率并提高消费者满意度。
10.5 算法逻辑增强的客户关系管理
基于领域LLM的会话代理显着提高了客户服务部门的运营效率。这些先进的算法可以自主管理各种服务运营——从产品信息传播到逆向物流协议以及解决客户不满意问题。最终的影响是显着简化的客户服务框架，这也减轻了人工代理的工作量。
如何学习大模型 AI ？
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人，只能说是：
“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
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第一阶段（10天）：初阶应用
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。
大模型 AI 能干什么？大模型是怎样获得「智能」的？用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段（30天）：高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。
为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示（Embeddings）向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段（30天）：模型训练
恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。
到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？
为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 & 损失函数简介小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段（20天）：商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。
硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。
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