近期，蘋果公司正在悄悄研究可以挑戰的 OpenAI、谷歌和其他公司的 AI 工具，建立了自己的框架來創建大語言模型，並創建了一個聊天機器人服務，一些工程師稱之爲“Apple GPT”。
其實，這些"GPT"背後的技術本質上是大型語言模型的應用。大語言模型（Large Language Model，簡稱 LLM）是一種利用深度學習技術，根據大量的文本數據，學習語言的規律和知識，從而能夠生成自然和流暢的文本的模型。大語言模型具有強大的表達能力和泛化能力，可以應用於各種自然語言處理任務，如機器翻譯、文本摘要、對話系統、問答系統等。
大語言模型正迅速成爲互聯網時代最熱門的技術創新之一，雖然現在該技術尚處於起步階段，但已經開始在一些企業應用中廣泛部署。接下來，我們來看看大語言模型的 10 大應用場景。
一、文本翻譯
大語言模型最簡單的實際應用之一就是翻譯書面文本。例如，用戶可以向 AI 助手輸入文本，並要求它翻譯成另一種語言，然後應用就會自動開始翻譯成自然流暢的文本。
一些研究表明，與市面上的一些商業翻譯產品相比，GPT-4 等 LLM 的表現具有更強的競爭力。大語言模型可以根據不同的語境和文本內容進行自適應，從而可以更好地處理複雜的語言表達。同時，大語言模型不僅可以應用於傳統的文本翻譯，還可以應用於語音翻譯、實時翻譯等更多的應用場景。不過，研究人員也指出，GPT-4 在翻譯歐洲語言時最爲有效，但在翻譯一些 "使用率低 "或 "冷門 "語言時並不那麼準確。這也跟大語言模型的技術特點有關，因爲它需要大量的訓練數據來進行模型訓練，因此需要投入更多的資源和時間來構建和優化模型。
二、惡意軟件分析
大數據模型可以利用大量的數據來建立模型，通過機器學習算法和數據挖掘技術，從中發現惡意軟件的特徵和行爲模式，從而可以更好地對惡意軟件進行檢測、分類和分析。
2023 年 4 月，谷歌推出網絡安全 LLM Sec PaLM 的大語言模型，展示了在惡意軟件分析中的一些用途。例如，谷歌的人工智能惡意軟件分析工具 VirusTotal Code Insight，就使用了 Sec PaLM LLM 掃描並解釋腳本的執行邏輯，可使用戶清楚瞭解到這些腳本是否具有惡意。
三、創造文本內容
大語言模型的另一個越來越常見的用途是文本內容的創造。各種大語言模型都具備可以按照用戶想法，生成博客、長篇文章、短篇故事、摘要、腳本、問卷、調查和社交媒體帖子等一系列書面內容的能力。用戶提供的想法越詳細，模型輸出內容的質量就越高。
另外，如果不使用大語言模型生成內容，用戶也可以藉助它們用來幫助構思。根據研究顯示，33% 的營銷人員使用人工智能爲營銷內容生成創意或靈感，而其中的主要價值在於，人工智能可以加快內容生成過程。
此外，除了生成文本內容外，還有一些工具如 DALL-E、MidJourney 和 Stable Diffusion，可以讓用戶輸入文本提示來生成圖像。
四、搜索
許多剛開始接觸大語言模型的用戶，會首先嚐試將生成式 AI 作爲一種替代搜索的工具。用戶只需要使用自然語言向 AI 程序提問，程序會立即回覆，並提供關於相關話題的見解和“事實”。現在市場面已經有非常多的搜索引擎，已經引入大語言模型，來帶給用戶更好的體驗。
雖然使用 Bard 或 ChatGPT 等大語言模型作爲搜索工具可以快捷獲取到大量信息，但必須注意，目前響應的所有內容並非一直都準確無誤。在特定情況下，大語言模型可被惡意調教，引導捏造事實和數字。因此，用戶使用的時候，最好仔細覈對語言模型提供的任何事實信息，以免被錯誤信息誤導。
五、代碼開發
生成式 AI 工具不僅能生成自然語言，還能生成例如 JavaScript、Python、PHP、Java 和 C# 等編程語言的代碼。大語言模型的代碼生成能力可以使得非技術用戶也能生成一些基本的代碼。此外，它們還可用於幫助調試現有代碼，甚至生成註釋文檔。
不過，雖然目前編程人員可以讓生成式 AI 工具爲一些基本的、重複性邏輯編寫代碼，但在範圍和規模更大的複雜任務中，還是有些力不從心。因此，編程人員在開發過程中如果運用到了生成式 AI 工具，則需要反覆檢查代碼的功能和安全問題，以避免部署後出現問題。
六、檢測和預防網絡攻擊
大語言模型在網絡安全方面的另一個用途是檢測網絡攻擊。這是因爲大語言模型有能力處理在整個企業網絡中收集的大量數據，並能深度分析，判斷存在惡意網絡攻擊的模式，從而發出警報。
到目前爲止，一些網絡安全廠商已經開始嘗試使用該技術進行威脅檢測。例如，今年年初，SentinelOne 公司發佈了一個 LLM 驅動的解決方案，可以自動搜索威脅，並對惡意活動啓動自動響應。微軟的 Security Copilot 則演示了另一種允許用戶掃描其環境中的已知漏洞和漏洞利用情況的解決方案，能在幾分鐘內生成潛在安全事件報告，以便用戶做好提前預防手段。
七、虛擬助理和客戶支持
作爲虛擬助理，生成式人工智能在客戶支持領域也大有可爲。
麥肯錫的研究發現，在一家擁有 5000 名客服人員的公司，應用生成式 AI 後，問題解決率每小時提高了 14%，處理問題的時間減少了 9%。AI 虛擬助理允許客戶即時詢問有關服務和產品的問題、申請退款和報告投訴。對公司的用戶來說，它縮小了獲取人工支持以及問題解決的時間，對企業來說，它使重複性的支持變成了自動化任務，減小成本。
八、轉錄
大語言模型能夠將音頻或視頻文件高精度地轉錄爲書面文本，這一點也受到了業界的廣泛關注。Sonix 等公司已經開始使用生成式人工智能從音頻和視頻文件中轉錄文本。與傳統的轉錄軟件相比，大語言模型的優勢之一就是自然語言處理 (NLP)，從而能夠精準推斷出音視頻中語句的上下文和及其隱藏含義。
九、市場調研
生成式 AI 能夠對大型數據進行總結和推理，因此也是企業進行市場調研分析，深入瞭解產品、服務、市場、競爭對手和客戶的有用工具。語言模型通過處理用戶的文本輸入或數據集，對趨勢進行書面總結，提供對買家角色、差異化競爭、市場差距的見解，以及其他可用於長期業務增長的信息。
十、SEO關鍵詞優化
人工智能助手在 SEO 關鍵詞優化過程方面也能發揮重要作用。通過工具分析，充分滿足用戶的需求特徵、清晰的網站導航、完善的在線幫助等，在此基礎上使得網站功能和信息發揮最好的效果。
例如，用戶可以讓生成式 AI 分析自己的網站博客，然後提供一些有利於搜索引擎優化的標題列表。爲了獲得最佳效果，使用 ChatGPT 等 LLM 來確定潛在關鍵詞，然後使用一些第三方 SEO 提供商的工具進行交叉檢查，以確保流量最大化。
雖然現在生成式 AI 的發展仍在早期，各類生成式 AI 工具也讓我們看到了未來的無限可能，相信用不了多久，依託於各類大語言模型的生成式 AI 將深深融入我們的工作、創作和娛樂方式。這些工具不僅可以幫助我們提高創造力和效率，也可以給我們帶來樂趣和驚喜。未來究竟會發展成什麼樣子呢？AI 的能力到底有多麼強大？就讓我們拭目以待吧。