15 个不同行业中大模型应用案例

在瞬息万变的技术世界中，大型语言模型 (LLM) 已成为各行各业的关键技术。

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它们在自然语言处理、内容生成和数据分析方面的熟练程度为众多应用铺平了道路。

本文让我们探索 15 个详细示例，了解哪些大厂和公司如何在现实场景中利用 LLM的。

Netflix：不断发展的大数据就业补救措施

Netflix 已从传统的基于规则的分类器转向机器学习驱动的自动修复系统，以处理失败的大数据相关作业。

这一转变让 Netflix 能够自动检测、诊断和修复其数据管道中的问题，从而显著减少停机时间，并确保无缝流媒体服务。

LLM 有助于理解日志数据、识别故障模式并建议或实施修复，从而提高运营效率和可靠性。

Picnic：增强搜索检索

Picnic 是一家在线杂货配送服务公司，它已集成 LLM 来提高产品列表搜索结果的相关性。

使用大语言模型后让 Picnic 更好地理解用户查询和上下文，从而提供更准确、更个性化的搜索结果。这一改进通过帮助客户来增强客户体验并提高转化率。

Uber：个性化的应用外通信

Uber 的高级推荐系统可个性化应用外通信，以增强用户参与度。

Uber 使用由 LLM 提供支持的复杂推荐算法，根据个人用户的偏好和行为定制通知和建议。这种个性化功能超越了应用程序，可确保用户通过电子邮件、短信和其他渠道收到相关更新和优惠，从而提高用户留存率和满意度。

GitLab：验证和测试 AI 模型

GitLab 开发了 GitLab Duo，这是一个验证和测试 AI 生成输出的平台。

该计划使用 LLM 来大规模评估 AI 模型的质量、准确性和可靠性。GitLab Duo 有助于识别 AI 模型中的潜在偏差、错误和需要改进的领域，确保部署的模型符合高性能和可靠性标准。这种严格的测试过程对于保持对 AI 驱动功能的信任至关重要。

LinkedIn：为会员提供优质产品

LinkedIn 聘请 LLM 向用户推荐相关的高级产品。LinkedIn 的推荐系统可以通过分析用户数据（包括职业历史、兴趣和活动模式）为会员匹配最适合其需求的高级服务和产品。

这种有针对性的方法有助于 LinkedIn 提高用户满意度并推动其高级产品的订阅。

Swiggy：新用户的产品推荐

领先的食品配送平台 Swiggy 利用分层跨领域学习为新用户提供产品推荐。通过分析来自各个领域的数据并从用户互动中学习，Swiggy 的推荐系统可以提供迎合新用户偏好的个性化建议。

这种方法有效地吸引新客户，提高参与度和留存率。

Careem：通过预授权减少欺诈

Careem 是一家叫车服务公司，它利用机器学习模型通过预授权技术来降低欺诈风险。Careem 可以分析交易模式，并通过对交易实施临时暂停来实时标记可疑活动。这种由 LLM 提供支持的主动欺诈检测机制有助于减少欺诈事件，保护公司及其用户免受潜在损失。

Slack：用于安全企业消息传递的人工智能

Slack 开发了 AI 功能，以增强企业消息传递的安全性和私密性。利用 LLM，Slack 的 AI 功能可以处理和分析消息，同时确保高标准的安全性和隐私性。这些功能包括自动消息摘要、智能回复和上下文感知建议，旨在提高通信效率而不损害数据保护。

Picnic：客户支持请求

Picnic 利用自然语言处理 (NLP) 打破了客户支持语言障碍。

通过将支持请求路由到最合适的代理提供实时语言翻译，Picnic 确保客户无论使用何种语言都能及时获得准确的帮助。这种由 NLP 驱动的支持系统提高了客户服务质量，并帮助 Picnic 满足多样化的客户群。

Foodpanda：优化需求和供应

Foodpanda 利用机器学习来平衡食品配送服务的供需。使用预测分析和高级算法，Foodpanda 可以预测需求模式并分配资源。

这种优化有助于管理配送时间、降低运营成本并确保更好的客户和配送合作伙伴体验。

Etsy：视觉搜索和推荐

Etsy 已实施视觉表征学习和评估技术，用于视觉搜索和类似商品推荐。通过利用计算机视觉和 LLM，Etsy 的系统可以分析产品图像并为用户提供视觉上相同的商品。

此功能通过让用户更轻松地根据视觉属性找到符合其偏好的产品来增强购物体验。

LinkedIn：检测人工智能生成的图像

LinkedIn 开发了检测 AI 生成的（即深度伪造）图像的系统。

它利用先进的图像识别算法与 LLM，LinkedIn 现在可以识别和标记深度伪造内容，确保平台上用户个人资料和内容的完整性和可信度。

此功能对于维护安全真实的用户环境非常重要。

Discord：生成式人工智能用例

流行的通信平台 Discord 探索了各种生成式 AI 用例，以提高用户参与度。

Discord 可以通过快速开发和集成生成式 AI 功能，为用户提供创意工具，例如 AI 生成的头像、内容审核和自动回复。这些功能利用 LLM 来改善用户体验并培养更具互动性的社区。

Pinterest：提高广告效果

Pinterest 已经改进了其广告转化优化模型，以提高广告效果。通过利用 LLM，Pinterest 可以分析用户行为和偏好，从而提供高度针对性和相关性的广告。

这种优化可以提高转化率、改善用户体验，并增加平台上广告客户的收入。

Expedia：旅行语义搜索

Expedia 使用旅行住宿概念的嵌入增强其语义搜索功能。通过理解用户查询的上下文含义，Expedia 的搜索系统可以为酒店和旅行住宿提供更准确、更相关联的结果。

这种由 LLM 提供支持的语义搜索功能可帮助用户根据自己的需求和偏好找到最佳选择，从而改善预订体验。

结语

以上例子说明了 LLM 对各个行业的变革性影响，推动了创新和效率。随着 LLM 技术的进步，其应用范围有望扩大，为行业挑战提供更复杂的解决方案。

各个企业应考虑利用 AI Drive Pro 等专用平台来管理和优化其 LLM 实施，以获得最佳结果。

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