随着大型语言模型也就是LLM的兴起及其彻底改变我们与技术交互方式的潜力，作为一个企业的产品领导者渴望探索它们提供的可能性也就不足为奇了。从聊天机器人编写的定制文案到自动代码审查，再到完全由人工智能驱动且富有同情心且乐于助人的客户支持，LLM准备改变各个行业的游戏规则。

然而，与任何颠覆性技术一样，将基于 LLM 的应用程序集成到生产中也会带来挑战。这不仅仅是成本和技术知识的问题；产品领导者需要深入了解技术、技术可以带来的业务成果，以及将产品创意变为现实所需的技能。他们还需要能够领导不同的团队完成采用过程，并应对出现的新挑战。

产品领导者需要做出的关键思维转变之一是克服他们最初对突破性新技术的敬畏，并拥抱LLM解决用户痛点的潜力。通过这样做，LLM可以成为产品团队工具箱的强大补充，并可用于解决各种基于文本的问题。

最近的 Gartner® 报告强调了这种思维转变的重要性，该报告建议决策者了解“生成式人工智能如何推动战略价值”。该报告警告人们不要构建最终无用的生成式人工智能产品，这些产品只会带来渐进式改进，而忽视了该技术的变革潜力。

从本质上讲，如果产品领导者没有以正确的心态对待LLM，那么它的潜力就难以得到充分的发挥。通过了解技术、其潜在影响以及有效利用该技术所需的技能，产品领导者可以确保LLM提高其组织的生产力和投资回报率，而不是仅仅成为另一种技术新奇事物。 Gartner® 报告对产品领导者提出了宝贵的提醒，以务实的理解和战略眼光接触LLM，以充分实现这一颠覆性技术的变革潜力。

人工智能核心为机器学习，虽技术多样但多依赖机器学习，其关键包括算法、模型和数据，需注意模型为算法处理数据的结果。

在人工智能这一迅速崛起且不断吸引新人的领域里，我们常常会碰到一些术语，比如“人工智能”这个词本身，其实并没有一个明确的定义。为了本报告能够更好地进行，我们先来明确一下我们对于这些术语的理解。当前的人工智能，其核心其实就是机器学习。当我们说到“人工智能”时，我们是指那些能够模仿人类智能行为的机器。而它们实现这一点的手段并非局限于某一种技术，毕竟智能这个概念本身就非常模糊。而机器学习，简单来说，就是研究如何使用数据来构建某个特定领域的模型，也就是通过数据来进行预测。

语言模型，尤其是大型语言模型，可以具有数亿、数十亿甚至更多的可训练参数。语言模型有多种类型，每种模型都有所训练语言的学习表示。这些表示可用于进行预测，例如预测给定序列后面的单词。LLM对企业的吸引力源于他们具有类人品质的推理和写作能力，其规模远远超过人类。编程、报告分析、信息提取、文案撰写等文本相关任务现在可以由机器在短短几秒钟内完成，呈现出前所未有的可能性。这种可能性的范式转变使得设想充分利用LLM功能的用例变得具有挑战性。

LLM的关键概念之一是提示。提示是用户提供的用于指示模型执行特定任务的文本。本质上，提示充当LLM的用户界面。制作有效的提示需要练习和使用经过验证的技术。虽然提示的长度取决于模型，但大多数提示都为模型提供了足够的上下文，使其能够根据关键概念做出响应。然而，并非所有语言模型都是生成式的。像 pre-ChatGPT 这样的较小模型旨在从文本中提取信息或以数字格式嵌入文本以进行快速语义搜索。这些专门的模型，例如 RoBERTa 和 SentenceTransformers，与生成语言模型共存，并因其独特的属性而获得了广泛的认可。#AI大模型应用