面對大型語言模型 LLM 海嘯來臨,未來企業必須掌握的 5 項趨勢!
掌握 LLM 應用的關鍵技巧
・為了更接近客戶需求,我們必須學會如何精確地下達 AI Prompt(註1),使 LLM(註2)能夠產出符合期望的結果。
・有效地與 AI 合作 在 LLM 仍無法完全勝任的事情上,我們需要學會補足 AI 的不足,結合多個 AI 以達成目標。
運用結構化 Prompt 提高效率
・掌握結構化 Prompt 的技巧隨著自然語言與程式語言的界限逐漸模糊,如何透過自然語言組合出結構化的語句變得至關重要。
・結構化 Prompt 的自動化大量產出 掌握結構化 Prompt 技巧後,我們可以大量產出內容與素材,提高企業的生產力。
LLM 改變 AI 產品開發流程
・降低 AI 進入門檻,過去, AI 模型需要機器學習專家進行訓練。然而,隨著 LLM 的出現,擅長表達自己想法的人就能充分利用AI技術。
・新的 AI 產品開發模式 在 LLM 時代,企業只需結合 LLM API 、結構化 Prompt 與資料庫,即可開發出具有價值的產品。
企業應及時跟上潮流
・預見普及化的 AI 應用 隨著 LLM 的興起,每個企業都將擁有訓練過的 AI 模型,以提升競爭力與效率。
・落實 AI 應用於企業策略,企業需評估其組織結構與策略,確保及時導入 AIGC 、 GPT 等先進技術,以應對未來的競爭挑戰。
關注道德規範與法律法規
・認清使用 AI 的界限,在使用 AI 創作同時,我們需要時刻關注人文社會、法律法規與道德規範,確保作品符合社會價值觀。
隨著 LLM 海嘯席捲全球,企業必須積極調整發展方向,主動學習並掌握相關技能,以充分利用 AI 的潛力。在這個變革之際,企業應及時檢視並調整策略,確保在未來的競爭中立於不敗之地。
參考資訊:本文部分資訊由AI整理為參考所撰寫之報導。
補充資訊:
(註1)Prompt:用來引導 AI 模型理解用戶需求並給予合適回應的初始輸入。
(註2)LLM(Large Language Model):指的是大型語言模型,這類模型使用深度學習技術進行自然語言處理(NLP)任務。目標是理解和生成人類語言,捕獲語言中的統計規律。
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