Large Language Models (LLMs) sind künstliche Intelligenz-Systeme, die auf riesigen Mengen an Sprachdaten trainiert wurden, um die Fähigkeit, Sprache zu verstehen und zu generieren, zu erlernen. Sie werden von erfahrenen Entwicklern wie folgt verwendet:
- Natural Language Processing (NLP): LLMs helfen Entwicklern, natürliche Sprache in ihre Programme zu integrieren, indem sie Texteingaben verarbeiten, Texterkennung und -generierung durchführen können.
- Smart Search: LLMs ermöglichen perfekte Suche nach Informationen innerhalb von Programmen oder Datenbanken, indem sie Suchanfragen verarbeiten und Ergebnisse zur Verfügung stellt.
- Text- und Sprachsynthese: LLMs ermöglichen die Erstellung von Text- und Spracherzeugung, indem sie Texte oder Sätze basierend auf Eingaben generieren können.
- Chatbots: LLMs helfen bei der Entwicklung von Chatbots, indem sie natürliche Sprache verarbeiten und Antworten generieren können.
- Machine Learning: LLMs können verwendet werden, um die Entwicklung von Machine Learning-Algorithmen zu verbessern, indem sie helfen, Verteilungen und Werte zu berechnen.
- Plattform-Integration: LLMs können in verschiedene Programme und Plattformen integriert werden, um die Benutzererfahrung zu verbessern.
- Language Translation: LLMs können verwendet werden, um Sprachübersetzungen durchzuführen, indem sie Texte oder Sätze in andere Sprachen zu einem hohen Maß an Genauigkeit übersetzen können.
- Content Generation: LLMs können verwendet werden, um Inhalt zu generieren, wie zum Beispiel Texte, Artikel oder Sätze, indem sie auf Eingaben basieren oder neue Inhalte erzeugen können.
- Error Detection: LLMs können verwendet werden, um Fehler in Texten oder Sätzen zu detekieren, indem sie ungewöhnliche Wörter oder Grammatik fehlen.
- Language Understanding: LLMs können verwendet werden, um die Bedeutung von Texten oder Sätzen zu verstehen, indem sie die semantische Bedeutung von Worten und Sätzen interpretieren können.