通常，最可靠的数据丰富选项是使用针对您的特定需求进行微调的 LLM，尤其是在处理大数据时。这是一个昂贵的选项，对于资源受限的公司来说并不容易获得。不过，我鼓励您至少尝试使用易于访问的 LLM 解决方案进行测试。
说到使用 LLM 来丰富数据，其主要优 手机号码数据 势在于能够以通常需要人类或类人智力的方式从数据中提取信息。此类任务需要理解背景并具备得出结论的能力。
有人可能会说，从源数据中提取“免费试用”之类的信息不算丰富，但根据我的经验，这是一项比数据清理或简单地查找关键字更高级别的任务。法学硕士对上下文的理解程度很高，他们可以从数据中提取信息，而无需使用源中提到的确切短语。这会产生宝贵的、难以获得的数据。
LLM 实际应用：公司分析示例
准备好再举一个例子了吗？让我们仔细看看 Coresignal 的多源公司数据。该数据集包含超过 3500 万条公司记录，全面展现了每个行业中全球最杰出的公司。
每个简介都包含所有关键的公司特征的列表，例如公司统计数据、投资信息或劳动力趋势。
其中一些领域是在丰富过程中出现的，当时基于 LLM 的算法分析了公司描述，识别了新兴类别，并定义了可用于定义公司的关键词，例如技术图表数据。
使用法学硕士进行充实的局限性
当你的企业需要发展时，法学硕士可能会变得昂贵。但你始终可以使用开源选项。它们不如付费选项好，但仍为企业带来了许多转型机会。
不过，许多开源选项 黑色星期五和网络星期一：简史 都受到 LLM 能够理解的上下文大小的限制。上下文窗口决定了语言模型在准备提示响应时可以理解的上下文范围。从某个角度来看，复杂用例的上下文范围可以是一整本书。
所需的上下文窗口越大，您需要的模型就越高级。而且模型越大，消耗的资源就越多。例如，分析诸如较长的产品或职位描述之类的数据意味着更广泛的输入，并且可能需要更大的模型。
你可以随时减少输入，但在大多数情况下，输入给 LLM 的信息越少，结果就越差。这是一个很难打破的循环，但像谷歌的 Gemini 1.5 这样的解决方案已经表明 LLM 不必受上下文限制。Gemini 1.5 可以一次性处理 100 万个标记，相当于 70 万个单词的上下文。
因此，在攻读法学硕士期间，您始终会努力尽可能高效地利用它们，努力平衡服务价格（或运行法学硕士）和投入大小。否则，您获得的质量足够好，但运行起来却太难/太昂贵，反之亦然。
充分利用人工智能进行数据分析
总而言之，LLM 有助于加快数据分析过程，对大量数据进行分类，并通过从现有公司描述和其他大型文本中获取信息来丰富数据。
使用人工智能进行数据分 中國新聞 析是一项复杂的任务。尽管这并不容易，但它可以改善人们利用大量数据的方式。人工智能数据分析可能是所有全球企业前进的最可能方式。毕竟，每时每刻都会产生新的数据点，对它们进行整理不是一项可以手动完成的任务。任何将人工智能数据分析工具纳入其工作流程的公司都将远远领先于竞争对手。
它也不一定需要大型语言模型——这完全取决于具体情况。许多用于数据分析的 AI 工具，包括数据可视化工具（Tableau、PowerBI）或自然语言处理工具，例如 IBM Watson。
今天重要的是开始与人工智能合作以保持竞争力。
法学硕士的未来
很难预测法学硕士和人工智能技术的未来会是什么样子。不过，我已经注意到的一个积极因素是，人类很可能能够专注于愿景，让人工智能帮助找到解决方案来实现它——这是专业知识的延伸，而不是替代。
我希望更多地关注开发人员的实用工具，例如编程助手和基于组件的解决方案，它们将相互关联。企业可能会继续使用 LLM 来节省资源或创建新的商业理念，以帮助其他公司或个人节省资源。