过度热衷使用大语言模型

在急于利用最新人工智能技术的过程中，许多组织正在试图将大语言模型（LLMs）应用于各种应用，从内容生成到复杂的决策过程。LLMs 的吸引力不可否认；它们提供了看似毫不费力的解决方案来处理复杂问题，开发人员通常可以快速创建此类解决方案，而无需多年深入的机器学习经验。当LLM-based的解决方案多少能够工作时，就迅速部署并转向下一个任务，这可能颇具诱惑力。尽管这些基于LLM的价值证明是有用的，但我们建议团队仔细考虑所使用的技术以及是否LLM真的是正确的最终阶段解决方案。许多LLM可以解决的问题——如情感分析或内容分类——传统的自然语言处理（NLP）可以更便宜、更容易地解决。分析LLM的作用，然后评估其他潜在解决方案，不仅可以减轻 过度热衷使用大语言模型 的风险，还可以促进对人工智能技术的更细致理解和应用。