大型语言模型（LLMs）具有通过大量数据集提供有价值的洞察力的能力，这对企业来说非常重要。

什么是LLMs，它们如何做数据分析

大型语言模型，或LLMs，是拥有数十亿参数的强大神经网络。它们使用半监督学习在海量的文本数据上进行训练。这些模型可以执行数学推理和情感分析等任务，展示它们对人类语言的结构和含义的理解。

LLMs已经在涵盖数百TB的数据上进行了训练，这使它们具有深刻的上下文理解。这种理解延伸到各种应用，使它们能够有效地响应不同的提示。

LLMs可以有效地分析非结构化数据，如文本文件、网页等。它们非常擅长情感分析和对文本数据进行分类和总结。由于它们可以捕捉文本的潜在情感和主题，它们非常适合客户反馈分析、市场研究和社交媒体监测。

它们与传统分析方法有什么不同？

传统的机器学习模型，如决策树和梯度提升方法，在处理结构化数据（即以表格形式呈现的数据）方面更有效。相反，LLMs处理非结构化数据，如文本文件。

LLMs在自然语言理解和生成任务方面表现出色，提供了强大的处理和生成人类语言的能力。然而，它们并不适合处理结构化数据、图像分析或聚类，而上述提到的传统方法则表现得很好。

与传统方法相比，LLMs需要最少的数据预处理和特征工程。LLMs是在大量文本数据上进行训练的，并且被设计为能够从原始文本中自动学习模式和表示，使它们适用于各种自然语言理解任务。

然而，LLMs面临的一个重大挑战是它们的低可解释性。理解这些模型是如何得出结论或生成特定输出的可能是很困难的，因为它们在决策过程中缺乏透明度。

LLMs在数据分析中的实际应用

处理大量文本数据的能力使LLMs对数据分析和科学工作流非常有价值。它们被使用的一些方式有：

• 情感分析：大型语言模型可以进行情感分析，这涉及识别和分类文本中的情绪和主观信息。它们通过在提供情感标签的数据集上进行微调来实现这一点，使它们能够自动识别和分类文本数据中的观点。使用情感分析，LLMs特别适合分析客户反馈。
• 命名实体识别（NER）：LLMs在NER方面表现出色，这涉及识别和分类非结构化文本中的重要实体，如姓名、地点、公司和事件。它们利用深度学习算法来把握语言的上下文和细微差别，以完成任务。
• 文本生成：LLMs可以生成高质量和符合上下文的文本，因此可以用来创建与商业用户进行有意义对话的聊天机器人，为他们的查询提供精确的回答。

大型语言模型对于提高数据科学任务的自然语言理解至关重要。结合其他技术，它们赋予数据科学家在文本数据中发现细微含义的能力，如产品评论、社交媒体帖子和客户调查回复。

企业如何使用LLMs？

虚拟助手

由LLMs驱动的聊天机器人帮助企业优化员工的工作时间，可能降低成本。这些聊天机器人处理日常任务，让员工有更多时间从事更复杂和战略性的工作。IBM Watson Assistant是一个以客户管理为重点的对话式AI平台。它使用机器学习来处理查询，通过聊天引导用户执行操作，并在必要时转接给人工代理。它还提供了24/7的可用性，并保持准确性。

欺诈检测

LLMs驱动的聊天机器人可以通过识别触发警报的模式来自动化欺诈检测。它们的效率、可扩展性和机器学习能力使它们对企业具有吸引力。例如，FICO的Falcon Intelligence Network，被全球金融机构使用，结合了机器学习、数据分析和人类专业知识，以检测和防止各种渠道和交易中的欺诈。

翻译

谷歌翻译，一个众所周知的服务，使用了一个LLMs来提供超过100种语言的文本和语音的自动翻译。随着时间的推移，它通过利用大量的多语言文本数据和先进的神经网络算法提高了准确性。

情感分析

Sprinklr，一个社交媒体管理和客户参与平台，使用了大型语言模型进行情感分析。这有助于企业跟踪和回应社交媒体上关于他们的品牌或产品的讨论。Sprinklr的平台评估社交媒体数据，以发现情感趋势，并提供关于客户行为和偏好的洞察。

LLMs在数据分析中的局限性

使用大型语言模型（LLMs）进行数据分析也有其挑战。一个主要的缺点是训练和运行LLMs的高成本，主要是由于大量并行工作的GPU的显著功耗。此外，LLMs通常被视为“黑盒”，这意味着很难理解它们是如何产生某些输出的。

LLMs的另一个问题是它们的主要目标是生成自然语言，而不一定是准确的信息。这可能导致LLMs生成令人信服但事实上不正确的内容，这种现象被称为幻觉。

此外，LLMs可能带有社会和地理偏见，因为它们是在大量互联网文本来源上进行训练的。为了降低成本，许多供应商选择使用第三方API，如OpenAI提供的API，这可能导致信息在全球服务器上被处理和存储。

结论

大型语言模型（LLMs）是数据分析中强大的工具，为企业提供从海量数据中提取有价值洞察力的能力。它们在情感分析、命名实体识别（NER）和文本生成方面表现出色，使它们对于客户反馈分析、欺诈检测和客户参与等任务不可或缺。

然而，使用LLMs也涉及到道德考虑，包括它们训练数据中编码的偏见和生成不准确信息的可能性。在LLMs的利益和道德挑战之间找到平衡对于负责任和有效地利用它们进行数据分析至关重要。