LLM을 언제 사용해야합니까?

저자의 이미지 | chatgpt

틀 소개

지난 몇 년 동안 큰 언어 모델 (LLMS)는 AI 환경과 미디어 채널에서 거의 유비쿼터스 주인공이되었습니다. 때로는 모든 문제에 대한 올인원 솔루션으로 선전되었습니다. 그것은 내 부분에 약간 과장된 것일 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 AI 또는 데이터 중심 시스템을 요구하는 대부분의 실제 응용 프로그램에서 많은 사람들이 LLM이 점점 더 많은 도구로 인식되고 있다는 것은 사실입니다.

이 기사는 LLM에 대한 대화를 다시 지구로 가져 오는 것을 목표로합니다. LLM이 실제 가치를 추가 할 수있는 광범위한 사용 사례뿐만 아니라 직면 한 제한 사항을 탐색 할 것입니다. 이러한 경계를 이해하는 것은 모든 도전이 LLM과 가장 잘 어울리지는 않으며 일부 시나리오에서는 불필요한 위험이나 복잡성을 도입 할 수도 있기 때문입니다.

틀 LLM이 진정한 가치를 더하는 최고 사용 사례

LLM은 언어 이해 및 언어 생성 작업에 뛰어나도록 설계된 자연 언어 처리 (NLP) 걸작입니다. 아래 다이어그램에는 가장 일반적인 언어 이해 및 생성 작업 중 일부가 나와 있으며, 각 작업을 기본 (유일하게) 유일하게 수행하는 데 필요한 “언어 기술”유형에 배치됩니다. 예를 들어, 텍스트 요약 또는 번역에는 일반적으로 많은 언어 이해가 포함되지만 궁극적으로는 출력을 생성하기 위해 언어 생성 기능이 필요합니다. 원래 입력 텍스트의 요약 또는 번역 된 버전.

저자의 이미지

이러한 작업은 LLM의 가장 일반적인 사용 사례를 다루지 만 지금까지 논의는 추상적이었습니다. LLM이 작업에 적합한 도구 인 실제 언어 이해 및/또는 각각의 생성 작업을 강조하는 실제 상황을 살펴 보겠습니다.

LLM은 언어 이해 및 언어 생성 작업에 뛰어나도록 설계된 자연 언어 처리 (NLP) 걸작입니다.

// 자동 고객 지원

LLM이 큰 영향을 줄 수있는 소매 및 전자 상거래와 같은 부문의 수요가 많은 사용 사례입니다. 웹 양식을 통해 전송 된 고객 리뷰 또는 문의와 같은 텍스트는 LLM에서 분석하여 사용자의 의도 (칭찬, 불만, 요청 등)를 이해하고 분류하고 적절한 응답을 생성하며 고객 질문에 답변 할 수 있습니다. 이러한 특정 작업, 특히 질문 응답에 관한 마지막 작업은 자연어로 표현 된 다양한 고객 쿼리를 이해하고 대응할 수있는 LLM 기반 가상 어시스턴트를 구축함으로써 가장 잘 다루어집니다.

// 문서 요약

법률, 과학 연구 및 어느 정도까지 저널리즘과 같은 분야에서는 기사 및 보고서와 같은 길고 복잡한 텍스트 문서를 주요 통찰력과 사실을 다루는 간결하고 읽기 쉬운 초록으로 압축하는 것이 유용 할 수 있습니다. 이러한 LLM의 사용은 과학 문헌 검토와 같은 힘든 사용 사례의 효율성을 크게 향상시킬 수 있지만, LLM 생성 요약에 전적으로 의존하지 않고 특정 측면이나 세부 사항으로 더 다이빙하는 것과 가장 관련이있는 소스를 수동으로 확인하는 것이 중요합니다.

// 다국어 커뮤니케이션

번역에 사용될 때 LLM은 교차 이해를 가능하게하는 훌륭한 도구입니다. 이들은 여러 국가에서 운영되는 전자 상거래 회사에서 고객 피드백을 관리하고 개인화 된 지원을 제공하며 일반적으로 여러 언어에서 컨텐츠를 처리하는 데 유용합니다. 충분하고 다양한 데이터에 대해 제대로 훈련 된 경우, LLM은 언뜻보기에 이해되지 않는 가능한 로컬 속어 또는 문구를 해석하는 데 도움이 될 수 있습니다.

// 시맨틱 검색 및 질문 응답

LLM이 사용자 쿼리에 대한 심층적 인 상황에 대한 이해를 달성 할 수있는 검색 방지 생성 시스템에 통합되면 데이터베이스 또는 문서에 대한 복잡한 개방형 질문에 대답하여 직접 및 컨텍스트 인식 응답을 제공하는 데 큰 효과를 제공 할 수 있습니다.

// 창의적인 텍스트 생성

마지막으로, LLM은 다양한 스타일, 구조 및 의도로 텍스트를 생성 할 수있는 놀라운 창의적 기능을 가지고 있습니다. 확실하고 매력적인 제품 설명과 이야기 내용에서 견고한 유창함과 톤, 다양한 스타일의시를 사로 잡는 것에 이르기까지 LLM은 광범위한 창의적인 텍스트를 만들 수 있습니다.

틀 다른 것을 언제 사용해야합니까? LLM의 한계

종종 매우 어려울 수있는 다양한 언어 이해와 언어 생성 작업을 처리 할 수있는 훌륭한 능력에도 불구하고 모든 유형의 문제에 대한 올인원 솔루션으로 간주하는 것은 현실적이지 않습니다. 분류, 회귀 및 예측을위한 예측 시스템 구축과 같은 전통적인 기계 학습 솔루션을 사용하여 역사적으로 해결 된 많은 사용 사례는 도메인 별 데이터에서 학습하여 대상 예측 작업을 수행하는 특정 머신 러닝 모델을 구축하여 여전히 가장 잘 해결됩니다.

규칙 기반 시스템 또는 논리적 추론 모델과 같은 초기 세대 AI 시스템에 의해 전통적으로 해결 된 다른 특정 작업은 여전히 전통적인 접근 방식에 의해 가장 잘 다루어집니다.

아래는 LLMS의 기능이 제한되어있는 간결한 사용 사례 목록으로, 사용하기에 올바른 대안 접근 방식을 강조합니다.

저자의 이미지

틀 요약 및 마무리

LLMS는 창의적인 텍스트 생성이 필요한 시나리오에서 탁월하고 구조화되지 않은 텍스트 시퀀스에서 주요 복잡한 정보를 추출하며 대화 보조 응용 프로그램을 활용합니다. 그러나 높은 정밀, 실시간 성능, 도메인 별 논리 추론 또는 특정 독점 데이터에 대한 액세스를 요구하는 예측 시나리오의 효과는 제한적입니다.

Iván Palomares Carrascosa AI, 기계 학습, 딥 러닝 및 LLM의 리더, 작가, 연사 및 고문입니다. 그는 실제 세계에서 AI를 활용하는 다른 사람들을 훈련시키고 안내합니다.