LLM 大型語言模型怎麼用？一次了解 LLM 工業領域的應用策略

隨著 ChatGPT 的問世，LLM大型語言模型突然瞬間爆紅，成功地吸引大量的關注。人們發現原來翻譯或與電腦溝通，可以更直覺且近似於人類語言，讓電腦幫忙寫作也是點點滑鼠就完成的事情。LLM大型語言模型具備上下文的學習及逐步推理的能力，輕而易舉的完成日常寫作、智慧助手等工作，對於我們日常生活也帶來很大的高效能！

儘管使用模型工具進行資料查找與統整帶來了便利，仍然需要進行資料的垂直整合。這意味著必須花費大量時間進行知識對齊、整理以及微調等工作。

LLM大型語言模型帶來的挑戰

儘管大型語言模型帶來了便利，但仍然存在一些問題：

• 人工智慧的幻覺：
  常常提供看似合理卻完全不正確或荒謬的答案，有時甚至類似一本正經的無意義陳述。
• 輸出結果不可控：
  模型可能產生不準確且不可靠的結果，使其在實際應用中難以預測。
• 資訊洩露的風險：
  企業在使用大型模型時需要謹慎，以防機密資料因意外情況而外洩。

因此，在部署LLM大型語言模型時，企業用戶需要考慮安全性、模型的正確性和可靠度，以確保在日常運營、生產製造、庫存管理等方面的安全正確使用。

LLM大型語言模型的優勢

大型語言模型在工業領域的應用有兩大優勢：

1. 促進人機交流：
   有效地降低人與機器之間溝通的門檻，創造優質的對話窗口。讓使用者能夠更迅速地查找並整理數位文件，促進高效的資訊交流。
2. 知識的凝聚與深化：
   大型語言模型在處理大量文件時，能夠更有效率地進行知識的凝聚與深化。使企業能夠更有效地應對龐雜的資訊，從而提高整體業務的效率。

LLM大型語言模型在工業領域的應用

目前應用在工業領域的LLM大型語言，能為企業帶來許多更智慧的工作流程變化，常見的有下列4種：

1. 輕鬆人機互動：
   在互動階段，使用者可以輕鬆輸入問題並即時獲得答案，降低了溝通的門檻，使得資訊交流更加迅速便捷。
2. 設計階段的助手：
   在設計階段，模型能夠協助使用者快速完成資料統整，迅速輸出所需的設計檔案，加速整個設計流程。
3. 數據分析支援：
   在資料分析方面，模型有助於理解工廠內部產生的大量數據，提供更優質的邏輯分析，使得數據更具解讀性和實際應用價值。
4. 智能管理決策：
   透過大型語言模型的語言交互方式，企業能夠實現更智能、符合人類需求的管理決策，提升整體企業運作的智慧程度。

對於企業運營，LLM大型語言模型能協助哪些目標實現？

面對傳統工廠內，數據分散、迭代更新慢、資料提取困難，以及跨部門整合等等的問題，LLM 大型語言模型可以更好的收集數據，做更好的各種分析（包含產線、MES等等的數據），且最重要的，他可以調用多種不同的工具，就像是一個中樞大腦，可以把所有的工具聚合再一起，工廠內部的各種訊息，包含告警、產線上的機台資訊、良率管理…等等。

• 效率提升，快速邊設計邊採購邊生產：
  很多企業在量產前期，都需要經歷過 邊設計、邊採購邊生產的階段，隨著需求，或是設計有些小小的變更，就會需要額外新增一些表單、模塊等等，後端的程式也需要隨著修正，而傳統的方法會需要先新增需求文件 -> 新增設計文件 -> 程式撰寫 -> 測試 -> 打包安裝，而且這個流程可能需要重複多次，大型語言模型幫助了從需求快速的理解成設計，讓設計快速的成為程式碼，然後在讓程式碼很快的可以打包及部署，這一段的工作都是仰賴大模型，可以減少從需求到打包部署的流程。
• 自動化快速設計：
  雖然目前尚難以實現通用的自動設計產出，但在相似情境下，LLM大型語言模型能夠快速生成相似的設計，並以80%以上的正確率提供結果。這使得人員只需進行檢查和把關，從而節省大量時間成本。
• 知識管理優化：
  在企業的運營管理中，累積了大量非結構化的離散智識財。傳統的處理效果較低，許多資料僅存放無分類，缺乏整理統整的時間和人力資源。LLM 大型語言模型能夠高效地針對企業內部的知識財產進行梳理與整合，有效提取有用且適切的內容，活化那些長期累積卻塵封已久的無形資產。

綜上所述，都可以在LLM大模型的幫助下，更好的展示及分析，讓數據能夠很好的歸集，進而產生一個強而有力的工具，這就是大模型的意義所在。

大型語言模型可以幫助企業達到 降本提效、知識管理、智能安全、數位轉型 等四個目的，如果您也正面對以上所提到的問題，歡迎與我們聯繫，奕瑞科技通用兼具客製化的大型語言模型，提供您解決之道。