從大語言模型說起，LLM將會成為組織數(shù)字化轉(zhuǎn)型的高效催化劑

▲ 圖片由AI生成

落地應(yīng)用行業(yè)賦能，大語言模型已經(jīng)成為組織數(shù)字化轉(zhuǎn)型利器

從大語言模型說起，LLM將會成為組織數(shù)字化轉(zhuǎn)型的高效催化劑

從LLM特性與數(shù)字化轉(zhuǎn)型本質(zhì)，看大語言模型對數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響

大語言模型與數(shù)字化轉(zhuǎn)型有啥關(guān)系？對組織數(shù)字化經(jīng)營有哪些影響？一文看懂

一文看懂，終于有人把大語言模型和數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)系說明白了

文/王吉偉

在AIGC這個賽道，近期一眾大佬紛紛現(xiàn)身說法。

軟銀終于按捺不住寂寞，CEO孫正義稱其每天都會使用ChatGPT，是生成式AI的“忠實用戶”。相關(guān)報道認(rèn)為，生成式AI正在讓軟銀旗下迷惘的Arm變得明朗。

騰訊集團(tuán)高級執(zhí)行副總裁、云與智慧產(chǎn)業(yè)事業(yè)群CEO湯道生表示：大模型只是起點，未來，應(yīng)用落地的產(chǎn)業(yè)變革是更大的圖景。AI對世界的改變，一定是通過與產(chǎn)業(yè)融合實現(xiàn)的。未來的企業(yè)，也將向智能原生進(jìn)化。

無獨有偶，百度創(chuàng)始人、董事長兼首席執(zhí)行官李彥宏也認(rèn)為：新的國際競爭戰(zhàn)略關(guān)鍵點不是有多少個大模型，而大模型上有多少原生AI應(yīng)用，以及這些應(yīng)用在多大程度上提升生產(chǎn)效率。以大模型為關(guān)鍵驅(qū)動的數(shù)字經(jīng)濟(jì)，與實體經(jīng)濟(jì)深度融合，將做強做優(yōu)做大實體經(jīng)濟(jì)。

幾位大佬的觀點，都將大語言模型的價值歸結(jié)到了它與各個行業(yè)的融合應(yīng)用及落地實踐。

在LLM的行業(yè)應(yīng)用價值上，湯道生認(rèn)為，企業(yè)過去的研發(fā)、生產(chǎn)、銷售、服務(wù)等環(huán)節(jié)中，有很多依賴人來判斷、協(xié)調(diào)與溝通的地方，今天都值得去看看，哪些環(huán)節(jié)可以疊加AI的生產(chǎn)力，來提質(zhì)、降本與增效。

李彥宏認(rèn)為，在汽車制造、能源、交通等多個行業(yè)，大模型可以深入核心業(yè)務(wù)場景，在智能客服、供應(yīng)鏈、系統(tǒng)調(diào)度等版塊創(chuàng)新，促進(jìn)行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智能化提升。

LLM在各領(lǐng)域、行業(yè)、組織、企業(yè)、業(yè)務(wù)場景的落地能夠帶來什么？自然是能夠助力企業(yè)更好的實現(xiàn)經(jīng)營與管理的數(shù)字化，賦能其更好的實現(xiàn)降本增效，獲得更多收益，進(jìn)而壯大企業(yè)規(guī)模。

而這個過程，正是大家常說的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

在當(dāng)今的AIoT時代，數(shù)字化轉(zhuǎn)型已是組織發(fā)展的必然。數(shù)字化轉(zhuǎn)型不僅涉及到技術(shù)的更新和應(yīng)用，還涉及到組織的文化、戰(zhàn)略、流程和人才的變革。

近些年來隨著AI技術(shù)的不斷發(fā)展與成熟應(yīng)用，AI正在隨著云計算等基礎(chǔ)設(shè)施和標(biāo)配解決方案的形式走入更多組織，并已融入到了組織運營的血液之中。

尤其是近幾年發(fā)展起來的LLM，如GPT-3/4、BERT以及國內(nèi)的文心一言等諸多大語言模型，能夠理解、分析、生成各種類型和風(fēng)格的文本，為各行各業(yè)提供強大的數(shù)字化轉(zhuǎn)型工具與解決方案。

那么，LLM與數(shù)字化轉(zhuǎn)型有什么關(guān)系？對組織的數(shù)字化轉(zhuǎn)型有哪些影響？如何用LLM增強組織的數(shù)字化轉(zhuǎn)型？有哪些的實際案例可以參考？

本文，王吉偉頻道就跟大家聊聊這些。

從大語言模型說起

大語言模型（Large Language Model，LLM）是指使用大量文本數(shù)據(jù)訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)模型，可以生成自然語言文本或理解語言文本的含義。它可以處理多種自然語言任務(wù)，如文本分類、問答、對話等，是通向人工智能的一條重要途徑。

從參數(shù)量而言，大型語言模型是指包含數(shù)千億（或更多）參數(shù)的語言模型、這些參數(shù)是在大量文本數(shù)據(jù)上訓(xùn)練的，例如模型 GPT-3、PaLM、Galactica 和LLaMA。具體來說，LLM 建立在Transformer架構(gòu)之上，其中多頭注意力層堆疊在一個非常深的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中。

現(xiàn)有的LLM主要采用與小語言模型類似的模型架構(gòu)（即 Transformer）和預(yù)訓(xùn)練目標(biāo)（即語言建模）。作為主要區(qū)別，LLM 在很大程度上擴(kuò)展了模型大小、預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)和總計算量（擴(kuò)大倍數(shù)）。他們可以更好地理解自然語言，并根據(jù)給定的上下文（例如 prompt）生成高質(zhì)量的文本。

LLM的關(guān)鍵技術(shù)，包括縮放、訓(xùn)練、能力激發(fā)、對齊調(diào)優(yōu)、工具利用等。限于文章篇幅，這里就不展開敘述，大家可以自行搜索。

以ChatGPT為例，其四個關(guān)鍵技術(shù)為大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型、在代碼上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練、指令精調(diào)（Prompt/Instruction Tuning）以及基于人類反饋的強化學(xué)習(xí)（RLHF）。

其他大語言模型，基本都具備這樣的特點，有的特色模型還會具備更多優(yōu)勢。

在應(yīng)用方面，LLM被訓(xùn)練來解決通用（常見）的語言問題，如文本分類、問答、文檔總結(jié)和文本生成等。

文本分類：LLM可以通過對輸入文本進(jìn)行分析和學(xué)習(xí)，將其歸類到一個或多個預(yù)定義的類別中。可以使用LLM來分類電子郵件是否為垃圾郵件，或?qū)⑼莆臍w類為積極、消極或中立。

問答：LLM可以回答用戶提出的自然語言問題，使用LLM來回答搜索引擎中的用戶查詢，或者回答智能助手中的用戶問題。

文檔總結(jié)：LLM可以自動提取文本中的主要信息，以生成文檔摘要或摘錄，比如生成新聞文章的概要，或從長篇小說中提取關(guān)鍵情節(jié)和事件。

文本生成：LLM可以使用先前學(xué)習(xí)的模式和結(jié)構(gòu)來生成新的文本，可以生成詩歌、短故事、或者以特定主題的文章。

正是這些特點與優(yōu)勢，使得LLM在誕生之初就得到廣大組織的青睞，很早就開始研究其在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的應(yīng)用。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型的本質(zhì)

為了在后面更好地分析LLM對數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響，這里有必要先聊聊數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型是指利用數(shù)字技術(shù)改變組織的運營方式、商業(yè)模式和價值創(chuàng)造過程，以提高效率、創(chuàng)新和競爭力。

簡單地講，數(shù)字化轉(zhuǎn)型是將傳統(tǒng)的業(yè)務(wù)、流程和模式轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)字化的形式，以應(yīng)對當(dāng)今數(shù)字時代的挑戰(zhàn)和機遇。其所涉及的，是將傳統(tǒng)的物理和手動過程轉(zhuǎn)化為基于數(shù)字技術(shù)和數(shù)據(jù)的自動化、智能化過程。

具體而言，整個數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程可以體現(xiàn)于數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用、數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策、業(yè)務(wù)流程的重新設(shè)計、客戶體驗的改善以及組織文化和能力的轉(zhuǎn)變。

數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用。數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過應(yīng)用先進(jìn)的數(shù)字技術(shù)，如云計算、大數(shù)據(jù)分析、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等，來實現(xiàn)業(yè)務(wù)的數(shù)字化、自動化和智能化。這些技術(shù)為企業(yè)提供了處理大規(guī)模數(shù)據(jù)、實時分析、預(yù)測和優(yōu)化的能力。

數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策。數(shù)字化轉(zhuǎn)型強調(diào)數(shù)據(jù)的重要性，它鼓勵企業(yè)收集、整合和分析各種數(shù)據(jù)，以從中獲取洞察力和業(yè)務(wù)價值。數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策使企業(yè)能夠依據(jù)客觀事實和趨勢做出準(zhǔn)確的戰(zhàn)略和運營決策，而不僅僅依靠主觀判斷和經(jīng)驗。

業(yè)務(wù)流程的重新設(shè)計。數(shù)字化轉(zhuǎn)型通常要求對傳統(tǒng)的業(yè)務(wù)流程進(jìn)行重新設(shè)計和優(yōu)化，以適應(yīng)數(shù)字化環(huán)境和工具。企業(yè)需要審視和重構(gòu)各個環(huán)節(jié)，以實現(xiàn)更高效、更靈活、更可持續(xù)的運作方式。自動化、集成和協(xié)作工具的應(yīng)用使得流程更加協(xié)調(diào)和無縫。

客戶體驗的改善。數(shù)字化轉(zhuǎn)型將客戶體驗放在重要位置。通過數(shù)字化技術(shù)和渠道，企業(yè)可以提供更加個性化、定制化和便捷的產(chǎn)品和服務(wù)，與客戶進(jìn)行更緊密的互動。這種改善客戶體驗的努力有助于增強客戶忠誠度、擴(kuò)大市場份額和提高業(yè)績。

組織文化和能力的轉(zhuǎn)變。數(shù)字化轉(zhuǎn)型不僅僅是技術(shù)的轉(zhuǎn)變，還涉及到組織文化和能力的轉(zhuǎn)變。企業(yè)需要培養(yǎng)數(shù)字化思維和技能，鼓勵創(chuàng)新和靈活性，打破傳統(tǒng)的部門和層級壁壘，促進(jìn)跨團(tuán)隊協(xié)作和知識共享。文化和能力的持續(xù)構(gòu)建與適時轉(zhuǎn)變，也是數(shù)字化轉(zhuǎn)型成功的關(guān)鍵。

所以，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的本質(zhì)是通過數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用和業(yè)務(wù)流程的重新設(shè)計，實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策、改善客戶體驗，并推動組織文化和能力的轉(zhuǎn)變。

ChatGPT與數(shù)字化轉(zhuǎn)型

要研究大語言模型與數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)系，我們可以先來看看現(xiàn)象級生成式AI應(yīng)用ChatGPT在數(shù)字化業(yè)務(wù)中的應(yīng)用。

ChatGPT是一種基于大語言模型GPT-3/4的生成式AI聊天機器人，可以與用戶進(jìn)行自然、流暢和有趣的對話。它能夠根據(jù)用戶輸入的語言和偏好，自動調(diào)整模式和風(fēng)格，提供更個性化的體驗。還可以生成各種類型的內(nèi)容，如詩歌、故事、代碼、歌詞等，以及幫助用戶改寫、優(yōu)化或完善業(yè)務(wù)內(nèi)容。

這些特性，使得ChatGPT可以應(yīng)用于很多業(yè)務(wù)場景，比如下面幾個應(yīng)用案例：

案例1：某電商平臺使用了ChatGPT作為其客服系統(tǒng)，實現(xiàn)快速、準(zhǔn)確、友好地回答客戶的各種問題，并根據(jù)客戶的購物歷史和喜好，推薦合適的商品。

案例2：一家旅游公司使用了ChatGPT作為其營銷工具，能夠根據(jù)目的地、季節(jié)、主題等條件，生成吸引人的旅游攻略和廣告語，并根據(jù)用戶的反饋，進(jìn)行優(yōu)化和更新。

案例3：某家教育機構(gòu)使用了ChatGPT作為其教學(xué)輔助系統(tǒng)，能夠根據(jù)學(xué)生的年級、科目、水平等信息，生成適合的教材、習(xí)題、評測等，并根據(jù)學(xué)生的答題情況，提供及時的反饋和指導(dǎo)。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型是組織發(fā)展的必然趨勢。數(shù)字化轉(zhuǎn)型不僅涉及到技術(shù)的更新和應(yīng)用，還涉及到組織的文化、戰(zhàn)略、流程和人才的變革。在這個過程中，AI起著至關(guān)重要的作用,尤其是基于大語言模型的生成式AI如ChatGPT。

ChatGPT是基于深度學(xué)習(xí)的自然語言生成系統(tǒng)，能夠根據(jù)用戶的輸入和上下文生成流暢、有邏輯、有創(chuàng)意的文本。這些功能使得ChatGPT能夠為組織提供多樣化的服務(wù)和解決方案，幫助組織提高效率、創(chuàng)新能力和客戶滿意度。

將其引入到組織運營中，能夠為組織的數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來很大的影響，主要包括以下幾個方面：

1、提高組織的溝通效率和質(zhì)量。將ChatGPT作為組織內(nèi)部和外部的溝通工具，幫助員工、客戶、合作伙伴等進(jìn)行快速、準(zhǔn)確、友好的交流。ChatGPT能夠面向不同的對象、場景和目標(biāo)，生成合適的語言風(fēng)格和內(nèi)容，提升溝通的專業(yè)性和滿意度。

2、增強組織的創(chuàng)新能力和競爭力。ChatGPT可以作為組織的創(chuàng)意助手，幫助員工、領(lǐng)導(dǎo)者、創(chuàng)業(yè)者等進(jìn)行創(chuàng)新思維和創(chuàng)造性輸出。用不同的主題、領(lǐng)域和需求，生成有價值、有趣味、有啟發(fā)性的文本，激發(fā)創(chuàng)新的靈感和動力。

3、優(yōu)化組織的學(xué)習(xí)能力和知識管理。ChatGPT可以作為組織的學(xué)習(xí)伙伴，幫助員工、學(xué)員、教師等進(jìn)行有效的學(xué)習(xí)和知識分享。根據(jù)不同的學(xué)習(xí)目標(biāo)、難度和風(fēng)格，生成適合的學(xué)習(xí)材料、測試題目、反饋建議等，提高學(xué)習(xí)的效果和興趣。

4、改善組織的文化氛圍和員工幸福感。ChatGPT可以作為組織的文化傳播者，幫助員工、管理者、人力資源等建立和維護(hù)良好的組織文化?；诓煌膬r值觀、信念和情感，生成符合的文化宣言、故事、口號等，增強組織的凝聚力和歸屬感。

在具體數(shù)字化轉(zhuǎn)型實踐中，廣大組織可以利用ChatGPT的多語言能力，拓展國際市場和跨文化交流；利用ChatGPT的多模態(tài)能力，豐富產(chǎn)品和服務(wù)的表現(xiàn)形式和交互方式；還可以通過ChatGPT的自適應(yīng)能力，優(yōu)化產(chǎn)品和服務(wù)的個性化與智能化。

當(dāng)前而言，使用ChatGPT增強組織的數(shù)字化轉(zhuǎn)型成效，已經(jīng)成為很多企業(yè)的共識。沃爾瑪、奔馳、三星、迪士尼等世界500強企業(yè)，大都已經(jīng)通過技術(shù)集成和自行部署等方式，將ChatGPT引入到了企業(yè)運營之中。

LLM對數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響

簡單來講，LLM是一種利用大量文本數(shù)據(jù)來學(xué)習(xí)語言知識和生成語言內(nèi)容的AI技術(shù)。數(shù)字化轉(zhuǎn)型是指企業(yè)或組織通過引入數(shù)字技術(shù)和創(chuàng)新，改變其業(yè)務(wù)模式和價值創(chuàng)造方式的過程。

從技術(shù)支撐業(yè)務(wù)的角度而言，LLM可以為數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供強大的支持和推動力。

一方面，LLM可以幫助企業(yè)或組織提高其數(shù)字化能力，例如通過自然語言處理和生成，實現(xiàn)與客戶、員工、合作伙伴等的高效溝通和交互；通過文本分析和挖掘，提取有價值的信息和知識，支持決策和創(chuàng)新；通過文本生成和優(yōu)化，提升其內(nèi)容質(zhì)量和影響力，增強其品牌形象和競爭力。

另一方面，數(shù)字化轉(zhuǎn)型也可以為大語言模型提供更多的數(shù)據(jù)和場景，比如通過互聯(lián)網(wǎng)、社交媒體、電子商務(wù)等平臺，收集和整合海量的文本數(shù)據(jù)，為LLM的訓(xùn)練和應(yīng)用提供豐富的素材；通過智能助理、聊天機器人、智能寫作等應(yīng)用，展示和驗證大語言模型的效果和價值，為大語言模型的發(fā)展和改進(jìn)提供反饋和指導(dǎo)。

前文，我們已經(jīng)講了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的本質(zhì)。要看明白LLM對數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響，需要將數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)行分拆，進(jìn)而發(fā)現(xiàn)其對企業(yè)數(shù)字化經(jīng)營的具體作用。

鑒于LLM的強大能力，將其引入并應(yīng)用到組織的管理與運營之中，必然會對數(shù)字化轉(zhuǎn)型所涉及到的技術(shù)應(yīng)用、數(shù)據(jù)決策、業(yè)務(wù)流程再造、客戶體驗以及組織文化和能力的轉(zhuǎn)變都會產(chǎn)生很大的影響。

下面，我們從數(shù)字化轉(zhuǎn)型本質(zhì)的幾個基本點出發(fā)，逐一分析LLM對數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響。

首先,在數(shù)字技術(shù)應(yīng)用方面，基于LLM的生成式AI技術(shù)正在重塑軟件應(yīng)用。

如GPT-4、AliceMind等大模型，具有強大的自然語言理解和生成能力，可以應(yīng)用于各種自然語言處理任務(wù)，如機器翻譯、文本摘要、對話系統(tǒng)等。

無論是引入LLM，還是在LLM的基礎(chǔ)上做生成式AI應(yīng)用，都可以明顯降低軟件開發(fā)的門檻和成本、提升軟件的智能化和多模態(tài)化水平以及促進(jìn)軟件工程領(lǐng)域的創(chuàng)新和變革，這些都在軟件開發(fā)和應(yīng)用方面起到了降本增效及增強數(shù)字化的作用。

引入LLM的軟件應(yīng)用能力也會更加強悍，在數(shù)據(jù)處理和分析、智能客服和自動化、內(nèi)容生成和創(chuàng)意支持、在智能決策輔助、跨語言交流和翻譯以及聯(lián)結(jié)知識和信息等方面都有了較強的能力，軟件使用難度和培訓(xùn)成本都大大降低。

其次在數(shù)據(jù)決策方面，LLM正在被越來越多地應(yīng)用于數(shù)據(jù)生成、分析與決策。

LLM可以提高數(shù)據(jù)分析和挖掘的效率和質(zhì)量，通過自然語言理解和生成，實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的快速查詢、可視化、解釋和報告 。

同時，LLM還能提供更多的數(shù)據(jù)洞察和價值，通過利用其強大的知識存取和推理能力，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏模式、關(guān)聯(lián)和趨勢 。

此外，LLM可以促進(jìn)數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策支持和優(yōu)化，通過與人類決策者進(jìn)行自然語言交互，提供數(shù)據(jù)證據(jù)、建議和反饋 。

第三，在業(yè)務(wù)流程再造方面，LLM正在以直接參與或者間接融入其他應(yīng)用的方式影響業(yè)務(wù)流程的再造與優(yōu)化。

LLM可以理解和生成自然語言，從而幫助人們完成各種任務(wù)，如文本摘要、機器翻譯、對話系統(tǒng)等。這些任務(wù)都涉及到業(yè)務(wù)流程的設(shè)計和優(yōu)化，因為它們需要根據(jù)不同的目標(biāo)、場景和用戶需求來制定合適的策略和步驟。

LLM如何改變業(yè)務(wù)流程的重新設(shè)計呢？

首先，它可以提供更多的數(shù)據(jù)和知識，幫助人們分析和理解業(yè)務(wù)問題，找出潛在的解決方案和改進(jìn)點。一個最簡單且常見的應(yīng)用場景是通過LLM從海量的文本中提取相關(guān)的信息，如市場趨勢、用戶反饋、競爭對手分析等，從而為業(yè)務(wù)決策提供支持。

其次，LLM可以提高業(yè)務(wù)流程的執(zhí)行效率和質(zhì)量，幫助人們自動化和優(yōu)化一些重復(fù)性或低價值的任務(wù)，如文檔生成、表單填寫、郵件回復(fù)等。比如可以用ChatGPT等應(yīng)用根據(jù)給定的關(guān)鍵詞或模板生成符合要求的文本，減少人工編輯的時間和成本。

由此，大語言模型可以改變業(yè)務(wù)流程的重新設(shè)計，使其更加智能、高效和靈活。

第四，在客戶體驗的改善的方面，LLM正在賦能各類生成式AI應(yīng)用大幅提升用戶體驗，將用戶與組織的互動提升到一個新層面。

提高服務(wù)效率。LLM作為智能客服的核心技術(shù)，通過與客戶進(jìn)行自然對話，快速理解客戶的需求和問題，并給出合適的回答和建議，從而節(jié)省客戶的等待時間和溝通成本。

增加服務(wù)質(zhì)量。LLM可以根據(jù)不同的場景和客戶特征，生成個性化、有針對性、有價值的文本內(nèi)容，從而提高客戶的滿意度和忠誠度。比如根據(jù)客戶的購買歷史和喜好，生成個性化的推薦信息和優(yōu)惠券。

擴(kuò)展服務(wù)范圍。LLM可以支持多種語言和多種領(lǐng)域的文本生成，從而覆蓋更廣泛的客戶群體和服務(wù)需求。例如，一些生成式AI應(yīng)用可以根據(jù)客戶的輸入語言，自動翻譯成目標(biāo)語言，并生成相應(yīng)的文本內(nèi)容。

最后，在組織文化和能力的轉(zhuǎn)變方面，LLM正在改變組織規(guī)則。

LLM可以提高組織的溝通效率和質(zhì)量。通過自動生成高質(zhì)量的文本內(nèi)容，減少人工的重復(fù)勞動和錯誤，提升信息的傳遞和理解。

能夠促進(jìn)組織的創(chuàng)新能力和競爭力。通過提供豐富的文本素材和靈感，激發(fā)員工的創(chuàng)造力和思維能力，拓展組織的知識邊界和視野。

此外，引入LLM的組織會是實現(xiàn)業(yè)務(wù)流程的極簡化和自動化，而進(jìn)行崗位縮減、業(yè)務(wù)整合及部門合并，同時更多的業(yè)務(wù)崗位工作內(nèi)容也將進(jìn)一步編程基于生成式AI技術(shù)的人機交互，這將極大地改變組織的業(yè)務(wù)架構(gòu)，同時運營規(guī)則也將出現(xiàn)很多變革。

LLM對數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響非常之大，能夠助力廣大組織獲得更好數(shù)字化轉(zhuǎn)型成效。因此組織應(yīng)該積極地探索和利用大語言模型的潛力和價值，建立適應(yīng)大語言模型時代的文化和能力。

通過以上分析，大家應(yīng)該已經(jīng)看到，大語言模型與數(shù)字化轉(zhuǎn)型是相互促進(jìn)、相互依存的關(guān)系。隨著人工智能技術(shù)的不斷進(jìn)步和數(shù)字化轉(zhuǎn)型的不斷深入，兩者之間的聯(lián)系也將越來越緊密，共同推動數(shù)字經(jīng)濟(jì)與數(shù)字世界的進(jìn)步和發(fā)展。

后記：幾個案例感受LLM與數(shù)字化轉(zhuǎn)型

為了讓大家更直觀地感受LLM對數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響，文末再附上幾個LLM的真實應(yīng)用案例。

案例1：「金融行業(yè)」摩根士丹利&OpenAI

作為財富管理的領(lǐng)導(dǎo)者，摩根士丹利擁有一個內(nèi)容庫，其中包含數(shù)十萬頁的知識和見解，涵蓋投資策略、市場研究和評論以及分析師見解。這些海量的信息存儲在許多內(nèi)部站點中，主要是PDF格式，需要顧問掃描大量信息以找到特定問題的答案。此類搜索可能既耗時又繁瑣。

在OpenAI的GPT-4的幫助下，摩根士丹利正在改變其財富管理人員查找相關(guān)信息的方式。

從去年開始，該公司開始探索如何利用GPT的嵌入和檢索功能（首先是GPT-3，現(xiàn)在是GPT-4）來利用其智力資本。

該模型將為面向內(nèi)部的聊天機器人提供支持，該聊天機器人對財富管理內(nèi)容進(jìn)行全面搜索，并“有效地解鎖摩根士丹利財富管理的累積知識，”分析，數(shù)據(jù)與創(chuàng)新主管Jeff McMillan說，他的團(tuán)隊正在領(lǐng)導(dǎo)該計劃。他的項目負(fù)責(zé)人指出，GPT-4 終于能夠?qū)⑺幸娊饨馕鰹楦捎煤涂刹僮鞯母袷健?/p>

案例2：「保險行業(yè)」中國人壽&百度ERNIE大模型

中國人壽積極探索人工智能技術(shù)在保險領(lǐng)域的應(yīng)用，以提升業(yè)務(wù)效率和服務(wù)質(zhì)量。其中，文心ERNIE大模型是中國人壽應(yīng)用的一項重要技術(shù)。

ERNIE大模型是由百度公司開發(fā)的一種基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的人工智能模型。它通過對大量文本數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，掌握了自然語言處理的核心技術(shù)，包括文本分類、命名實體識別、關(guān)系抽取等。在保險領(lǐng)域，文心ERNIE大模型可以應(yīng)用于智能客服、風(fēng)險評估、理賠審核等方面。

文心ERNIE大模型是由百度公司開發(fā)的一種基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的人工智能模型。它通過對大量文本數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，掌握了自然語言處理的核心技術(shù)，包括文本分類、命名實體識別、關(guān)系抽取等。在保險領(lǐng)域，文心ERNIE大模型可以應(yīng)用于智能客服、風(fēng)險評估、理賠審核等方面。

方案實施后，中國人壽通過應(yīng)用文心ERNIE大模型，在保險業(yè)務(wù)智能化方面取得了顯著成效。不僅提高了業(yè)務(wù)效率和服務(wù)質(zhì)量，也為客戶提供了更好的保險體驗。

案例3：「文化領(lǐng)域」冰島&OpenAI

冰島是北大西洋中部的一個島國，擁有充滿活力的科技產(chǎn)業(yè)和蓬勃發(fā)展的旅游業(yè)。然而，盡管其大約370萬公民中的大多數(shù)說英語或其他第二語言，但它與美國和歐洲的融合使該國的母語冰島語處于危險之中。

冰島人珍惜他們的語言，因為它擁有豐富的文化遺產(chǎn)和與國家身份的聯(lián)系。該國政府設(shè)有語言規(guī)劃部門這為新思想創(chuàng)造了冰島語術(shù)語，而不是采用其他語言的所謂“借詞”。例如，計算機就是tölva（“數(shù)字女先知”）。通過這些努力，語言保留其獨特的特征并且仍然與其古挪威根源密切相關(guān)。

為了更好地進(jìn)行文化與歷史傳承，冰島與OpenAI合作，使用GPT-4來保護(hù)冰島語，并將防御立場轉(zhuǎn)化為創(chuàng)新的機會。

該合作伙伴關(guān)系不僅被設(shè)想為提高GPT-4服務(wù)世界新角落的能力的一種方式，而且還是朝著創(chuàng)建可用于促進(jìn)保護(hù)其他低資源語言的資源邁出的一步。

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