9 个全球品牌使用法学硕士和生成式人工智能的精彩案例研究

By Olga Rotanenko, Commercial Director at Mindy Support

企业正在利用尖端的人工智能技术领先于竞争对手。他们正在改善客户服务、革新内容制作并简化复杂的数据分析。

本文介绍了现实生活中的生成式人工智能示例和案例研究，了解顶级公司如何使用LLM 和生成式人工智能在工作中提出新想法，提高生产力并实现成长。

法律硕士 (LLM) 和生成式人工智能的实际应用示例：

亚马逊提升客户服务的历程

亚马逊是电子商务领域的巨头，人人皆知，甚至儿童也不例外。它不只是提供购物服务。它还是使用大型语言模型 (LLM) 等尖端技术的领导者。通过利用 LLM 技术，亚马逊的聊天机器人可以理解和处理自然语言，为客户提供快速且相关的问题和疑虑的回复。这种集成提高了客户满意度，因为问题得到更快、更准确的解决。

\亚马逊认识到人类代理在处理人工智能可能无法完全理解的复杂或细微问题方面的重要性。这种混合方法结合了人工智能和人类智能的优势，确保了平衡有效的客户服务运营。

使用的技术： Amazon Lex

可口可乐的创新营销

让我们来看看最具标志性的品牌之一——可口可乐，它一直将营销工作放在首位。通过整合 GPT-4 等高级语言模型，该公司能够创建各种高质量的内容，从引人入胜的社交媒体帖子到引人注目的营销文案和信息丰富的文章。GPT-4 能够生成类似人类的文本，这使得可口可乐能够在多个平台上保持一致和真实的品牌声音。

\除了内容创作之外，可口可乐还利用 GPT-4 获得了有关消费者偏好和市场趋势的宝贵见解。通过分析大量数据并生成综合报告，GPT-4 可帮助公司了解消费者行为的新兴模式和变化。

使用的技术： OpenAI 的 GPT-4

摩根大通的数据分析革命

摩根大通有效利用 IBM Watson 提高其财务运营的准确性和效率，从而显著提高绩效和客户满意度。

例如，Watson 的自然语言处理 (NLP) 使银行能够快速高精度地分析大量非结构化数据，例如法律文件和财务报告。这种自动化不仅减少了处理复杂信息所需的时间，而且还最大限度地降低了人为错误的风险，从而确保结果更加准确可靠。

此外，摩根大通还采用 IBM Watson 来增强其风险管理和欺诈检测系统。Watson 的机器学习算法不断分析交易数据并识别可能表明存在欺诈活动的异常模式。

使用的技术： IBM Watson

Netflix 的个性化推荐

这里有 Netflix 爱好者吗？想象一下，您躺在沙发上，吃着零食，欣赏您最喜欢的电视剧和电影。Netflix 非常重视您的偏好，并使用先进的技术来增强其推荐系统。通过分析大量用户数据（例如观看历史和互动模式），Netflix 可以深入了解个人品味。这使他们能够推荐与您的独特兴趣紧密匹配的内容，从而提高您的整体体验和满意度。这种个性化的方法不仅可以让观众保持参与度，还可以帮助他们发现他们自己可能找不到的新内容。

所用技术：通过 BERT 等 LLM 增强的专有推荐算法。

Spotify 的音乐推荐系统

承认吧，你要么是 Spotify 用户，要么是 Apple Music 用户。我告诉你一个秘密：我是 Spotify 女孩。与 Netflix 一样，Spotify 利用大型语言模型 (LLM) 来增强其音乐推荐和发现功能。通过分析用户的收听习惯、播放列表和与平台的互动，这些模型使 Spotify 能够了解个人音乐偏好并预测用户会喜欢哪些歌曲或艺术家。这种个性化的方法不仅可以向用户介绍他们可能喜欢的新音乐，还可以让他们与平台保持互动。这就像拥有一位私人 DJ，他甚至比你更早知道你想听什么。

使用的技术：专有 AI 模型和基于 BERT 的系统

《纽约时报》的内容个性化

全球领先的媒体机构《纽约时报》正在利用生成式人工智能来优化广告策略。该技术使广告商能够根据广告信息为广告活动推荐最佳展示位置，从而最大限度地发挥其影响力。它还有助于识别和定位以前难以接触的小众受众，从而确保更精准、更有效的营销方法。通过优化受众细分和广告展示位置，该人工智能工具不仅可以提高广告活动的效果，还可以提高广告商的投资回报率。这项创新表明

使用的技术： OpenAI 的 GPT-3

超级碗广告活动

“如果输赢无关紧要，那他们为什么要记分？”美国最伟大的教练之一文斯·隆巴尔迪的这句名言完美地体现了超级碗成为体育娱乐巅峰的竞争精神。超级碗拥有数百万观众，是一座数据金矿。生成式人工智能可以分析这些大量的观众数据，根据不同受众群体的喜好和行为，创建高度针对性的广告，引起他们的共鸣。这项技术不仅增强了广告的相关性和影响力，还帮助品牌与受众建立更深入的联系。随着超级碗的发展，使其成为营销强国的工具和策略也在不断发展。

使用的技术：用于内容创建和分析的各种法学硕士

IBM 的 Watson 在医疗保健领域的应用

在医疗保健领域，IBM Watson 正在利用大型语言模型 (LLM) 来彻底改变临床决策支持。通过分析大量医学文献和患者数据，Watson 提供基于证据的诊断和治疗建议。这种先进的 AI 技术可帮助医疗保健专业人员做出更明智的决策，改善患者治疗效果并简化诊断流程。此外，Watson 还可以识别医疗保健领域的新兴趋势和模式，有助于及早发现和预防疾病。

使用的技术： IBM Watson Health

利用尖端技术获得法学硕士学位的成功

大型语言模型 (LLM) 采用了一系列技术和技巧。以下是一些关键技术的总结：

1. 深度学习： LLM 背后的核心技术。这些模型使用多层神经网络来处理和生成文本。
2. Transformers： Vaswani 等人在论文《Attention is All You Need》中介绍的一种神经网络架构。Transformers 对于处理文本中的长距离依赖关系至关重要，也是许多 LLM 的基础。
3. 注意力机制： Transformer 的一个组件，可帮助模型在生成或理解语言时关注输入文本的不同部分。
4. 预训练和微调：
   • 预训练： LLM 最初在大量文本数据上进行训练，以学习一般的语言模式。
   • 微调：预训练后，模型在特定数据集上进一步训练，以专门针对某些任务或领域。
5. 标记化：将文本分解为模型可以处理的较小单元（标记）的过程。通常使用字节对编码 (BPE) 或 WordPiece 等技术。
6. 自然语言处理 (NLP) 技术：用于处理和理解人类语言的各种技术和算法，包括解析、词性标注和命名实体识别。
7. 评估指标：困惑度、BLEU 分数等指标用于评估语言模型的性能。
8. 道德和安全机制：确保模型以负责任和合乎道德的方式使用的技术和指南，包括防止有害输出的机制。

结论

您已经可以看到法学硕士 (LLM) 如何在世界范围内掀起波澜，而明天，随着领先公司采用它们来推动其工作，它们将变得更加不可或缺。从亚马逊的聊天机器人增强客户服务到可口可乐的创意内容，再到摩根大通利用 IBM Watson 进行的财务优化，这些技术正在推动创新和效率。Netflix 的个性化推荐和 Salesforce 的自动报告展示了人工智能对定制体验和分析的影响。随着越来越多的公司采用这些工具，他们不仅在改进运营，而且还在为人工智能的成功设定新的标准。关键要点强调了持续学习、人机协作和道德实践的必要性，为未来的突破奠定了基础。

奥尔加·罗塔年科

Mindy Support 商业总监