Kiedy należy używać usługi LLMs

  • 4 min

Ogólnie rzecz biorąc, zalecamy używanie dużych modeli językowych, gdy trzeba wygenerować tekst, obrazy, a nawet kod.

Istnieją trzy różne kategorie modeli generacyjnych sztucznej inteligencji:

  • Modele języka naturalnego przyjmują język naturalny i generują odpowiedzi.
  • Generatywne modele przekształcania (GPT) wstępnie wytrenowane przyjmują dane wejściowe w języku naturalnym i generują tekstowe odpowiedzi przypominające ludzki język, w tym odpowiedzi, podsumowania i kod.
  • Modele generowania obrazów przyjmują polecenia, bazowy obraz lub oba te elementy i tworzą nowy obraz.

Przetwarzanie tekstu

Duże modele językowe mogą wykonywać wiele zadań języka naturalnego, w tym:

Zadanie Monit
Tekst podsumowania Podsumuj ten tekst w krótkie streszczenie.
Klasyfikowanie tekstu "Jaki jest gatunek książki?"
Generowanie nazw lub fraz Napisz hasło reklamowe dla mojej firmy kwiatowej.
Tłumaczenie "Przetłumacz "Jak jesteś" na francuski."
Odpowiadanie na pytania "Co robi usługa Azure OpenAI?"
Sugerowanie zawartości "Daj mi pięć najlepszych piosenek ślubnych."

Praca z kodem

Duże modele językowe są biegłe w kilkunastu językach programowania, takich jak C#, JavaScript, Perl, PHP i Python. Korzystając z funkcji LLMs do kodowania, możesz rozwiązać następujące problemy:

  • Tworzenie aplikacji: możesz użyć funkcji LLMs do generowania kodu, takiego jak internetowy interfejs API na podstawie monitów.
  • Obsługa aplikacji: Jeśli pracujesz na istniejącej bazie kodu, LLM-y mogą pomóc w aktualizowaniu lub utrzymywaniu istniejącego kodu.
  • Ulepszanie aplikacji: możesz użyć funkcji LLMs, aby ulepszyć kod dla konkretnej metryki, na przykład zwiększyć bezpieczeństwo lub rejestrowanie.

Na przykład, biorąc pod uwagę dane wejściowe "Napisz pętlę for liczącą od 1 do 10 w Pythonie", podano następującą odpowiedź:


for i in range(1,11):

    print(i)

Przetwarzanie obrazów

Duże modele językowe mogą tworzyć obrazy realistyczne i artystyczne, zmieniać układ lub styl obrazu oraz tworzyć odmiany na podanym obrazie. Na przykład:

  • Generowanie obrazów: maszyny LLM mogą generować oryginalne obrazy przy użyciu tekstu wejściowego tego, co ma być obrazem. Im bardziej szczegółowy jesteś, tym bardziej prawdopodobne jest wygenerowanie przez model żądanego obrazu.

  • Edytowanie obrazu: LLM mogą edytować obraz przy użyciu tekstu wejściowego na temat tego, co chcesz zmienić w obrazie. Możesz zmienić styl obrazu, dodać lub usunąć elementy albo wygenerować nową zawartość, aby dodać.

  • Odmiany obrazów: LLMs mogą generować odmiany obrazu przy użyciu samego obrazu i tekstu wejściowego określającego liczbę odmian obrazu do utworzenia. Oryginalny obraz pozostaje taki sam, ale kolor, scena tła i lokalizacja obiektów mogą ulec zmianie w odmianach.