试想，若你能一人分饰五角：挥笔成文案、手搭电商网站、码出全站代码、算清每一笔账、秒回万千客户——会是什么场景？这正是大语言模型许下的“全能”承诺。如今，越来越多企业把“企业级”大模型请进工作流程：写文案、写代码、做客服，样样不落。与免费版ChatGPT等通用模型相比，它们可扛住高并发、自带合规与安全的“盔甲”。接下来，本文以电商为切片，透视大语言模型的全栈能力。
什么是大语言模型？
大语言模型（LLMs）是使用深度学习来理解、生成和处理人类语言的人工智能模型——其中一些甚至是多模态的，意味着它们可以生成文本、图像、视频和音频。大语言模型在包含书籍、网站、文章、博客等文本的海量数据集上进行训练。大语言模型能够通过无监督学习来消化这些庞大的数据集——这意味着它们可以使用未标记的数据进行训练。训练完成后，大语言模型可以通过标记数据和监督进行微调，数据科学家会对其输出给予反馈或调整其参数。
大语言模型可以执行无数与语言相关的任务，包括文本生成、语言翻译、摘要总结和情感分析。虽然这些生成式AI模型缺乏人脑的推理能力，但它们可以通过使用复杂的概率算法来推断接下来应该出现什么字母或单词，从而生成令人信服地模仿人类语言的文本。
一些最广泛使用的大语言模型包括OpenAI的GPT和o1、谷歌的Gemini、Anthropic的Claude和Meta的Llama等。这些大语言模型为流行的聊天机器人和生成式AI工具提供支持。
大语言模型的工作原理
大语言模型依赖于深度学习，这是机器学习的一个分支，使用多层神经网络——这些计算机程序以受人脑启发的方式从数据中学习。神经网络由相互连接的节点层组成，这些节点协同工作来处理信息并做出预测。
训练和使用大语言模型的关键要素是数据（用于训练模型的内容）、模型架构（正在训练的模型类型）、训练（如何训练模型）和维护（如何保持模型运行）。
让我们深入了解：
数据
大语言模型在从书籍、文章和代码等来源收集的海量文本数据上进行预训练。大语言模型训练过程涉及向模型输入大型基于文本的数据集，并允许其学习训练数据中的模式和关系（稍后会详细介绍）。一般来说，更多的数据——以及更高质量的数据——会产生更强大、更有能力的AI模型。
Transformer架构可以从非结构化数据（本质上是未标记或未在电子表格中分解的书面信息）进行训练。这有时被称为无监督学习。
架构
大语言模型是Transformer模型——这意味着它们是一种强大的神经网络类型，在处理语言方面特别有效，无论是写作、翻译还是回答有关文本的问题。你可以将Transformer想象成一个特别专注的读者。当它阅读一个句子时，它不只是逐个查看每个单词。相反，它同时关注句子中的所有单词，弄清楚它们在上下文中如何相互关联。
例如，在句子"猫坐在垫子上"中，Transformer可以理解"猫"是主语，"垫子"是宾语——即使这些词被其他几个词分隔开。
训练
大语言模型的性能——其理解和生成人类语言的能力——基于其神经网络在训练期间学习的模式。这里有一个简单的类比来说明这是如何工作的：想象你正在教一只狗去捡球。你扔球，狗跑过去追它。如果狗把球带回来，你给它一个奖励。如果狗没有把球带回来，你就不给它奖励。
- 在这个类比中，狗的大脑就像一个神经网络，奖励就像一个奖赏。
- 狗的大脑由相互连接的神经元组成。同样，神经网络由同样相互连接的节点组成。
- 当你扔球时，你给狗输入数据。狗的大脑处理这些数据并决定做什么。当你向大语言模型提问或提供文本提示时，其神经网络也会处理输入数据并基于该数据做出预测。
- 如果狗把球带回来，它会得到奖励，这会加强其大脑中导致该决定的神经元之间的连接。同样，当神经网络做出正确预测时，导致该预测的节点之间的连接会得到加强。
大语言模型在做什么样的预测？本质上，它根据先前的上下文预测任何给定单词序列中下一个最可能的单词。这被称为标记概率：特定标记（单词或子单词）成为序列中下一个标记的可能性。大语言模型一次生成一个标记的文本，根据前面的标记和模型的训练数据预测下一个标记。
训练通常涉及数千亿个标记和大量计算能力。跨多个服务器的分布式软件系统处理这些大规模模型。如果这听起来很复杂，确实如此！训练大语言模型需要巨大的技术专长。
维护
供应商必须维护大语言模型以确保最佳性能。大语言模型不是"实时"的——它们无法访问在线发布的所有数字化书面内容。相反，它们依赖于训练数据的时效性。因此，为了保持最新，它们需要定期在新数据上进行训练。
大语言模型可以进行微调，以基于较少的输入提供有用的答案。尽管如此，训练大语言模型仍然需要人工反馈进行质量控制——即使该过程在技术上是"无监督的"。一种方法是通过提示工程，数据科学家完善输入提示以指导大语言模型执行特定任务或生成所需响应。
大语言模型的优势
越来越多企业正用大语言模型一键搞定写文案、写代码、做客服，这也解释了为何全球AI经济1,325亿美元（约9,600亿元人民币）的大盘里，大模型独占鳌头。
- 多功能性。大语言模型可以在单个模型内执行广泛的任务，如文本生成、文本分类、语言翻译、情感分析和问答。
- 可扩展性。大语言模型可以处理大量非结构化数据，使它们能够高效地处理和分析大型数据集。这对电商从业者很有价值，因为销售成功的很大一部分来自理解和从客户和网站访问者收集的数据中获得洞察。
- 不断提高的准确性。由于其大规模和先进的训练技术（如自注意力和上下文学习），大语言模型生成越来越准确和上下文感知的响应。
- 自动化。大语言模型减少了生成内容的手动工作需求，自动化聊天机器人交互、报告撰写甚至代码生成等任务。这为你的团队节省时间和资源，让你专注于可能需要更多战略思考的其他任务。
大语言模型的局限性
大语言模型正在积极革命我们所知的商业，但该技术仍有显著局限性：
- 对大型数据集的依赖。大语言模型需要大量顺序数据和巨大的模型规模才能实现高性能。这使得它们在训练和维护方面资源密集型程度臭名昭著。围绕什么可以用作训练数据以及是否需要补偿也存在法律挑战。
- 隐私。大语言模型不能免受数据泄露的影响，任何输入到大语言模型的数据在发生泄露时都有被泄露的风险。使用大语言模型处理专有数据和客户信息可能代表安全风险。
- 在小众请求方面的困难。大语言模型可能难以为小众查询提供精确答案，需要检索增强生成等技术——本质上是从外部来源（如搜索引擎）检索数据并使用该信息创建更准确和详细的答案。
- 上下文限制。虽然大语言模型可以处理大量输入文本，但它们可能在较长的对话或文档中失去上下文跟踪，导致不太相关的输出。这个问题特别在AI驱动的搜索引擎中或当人类向大语言模型提出长而复杂的问题时表现出来。
- 幻觉。大语言模型可能会犯错误。事实上，ChatGPT甚至在其提示栏下包含这样的免责声明："ChatGPT可能会犯错误。请考虑核实重要信息。"错误通常源于输入到模型的不正确信息，但大语言模型也可能编造虚假信息——这被称为"幻觉"。
- 偏见。大语言模型可能会重现其训练数据中的偏见，偏向特定的人口群体或文化。
大语言模型在电商中的应用
大语言模型可以优化或自动化一系列特定任务。在大多数情况下，使用企业级大语言模型类似于使用日常大语言模型工具，如ChatGPT和Google Gemini。主要区别在于付费企业程序具有协作工具和与其他软件的集成，你通常会与大语言模型提供商签署协议，以确保你拥有保护知识产权安全所需的安全功能。
你可以使用插件或编写代码将数据连接到大语言模型界面，拥有复杂运营的大公司可能会委托为其特定需求制作专有大语言模型。以下是大语言模型融入电商的一些方式：
聊天机器人和虚拟助手
大语言模型为能够24/7处理客户咨询的复杂AI聊天机器人提供支持。这些聊天机器人回答客户问题，对常见问题提供即时响应。它们还可以指导客户完成购买流程，提高客户满意度并减少人工支持团队的负担。
内容生成
大语言模型可以生成内容，如产品描述、营销文案和博客文章。向大语言模型提供概述你所寻找的内容类型和任何参数的提示，然后根据你的喜好调整输出。根据你的具体需求，你可以使用像ChatGPT这样的通用大语言模型，或者像Shopify Magic这样专为电商企业设计的更专业工具。
个性化购物体验
通过分析用户行为和偏好，大语言模型可以生成个性化的产品推荐。这可以增加用户参与度并提高转化率。为什么？因为客户更有可能购买符合其兴趣的商品，而大语言模型帮助企业了解这些兴趣真正是什么。
搜索优化
你的电商店铺有内置搜索功能吗？大语言模型可以通过更准确地解释用户查询来改善搜索功能。这帮助客户找到相关产品，减少挫折感并提高转化可能性。
数据分析
大语言模型可以分析评论、客户反馈和社交媒体互动，以提取情感和关于目标受众的洞察。了解客户意见有助于你完善产品，解决客户痛点，并识别市场趋势。
自动化管理任务
大语言模型能做的最有用的事情之一就是承担你的管理工作。为此，大语言模型可以通过基于历史销售数据预测需求来协助管理库存水平。它们可以通过分析竞争对手定价和市场趋势来帮助自动化定价策略。它们还可以处理你的日常记账工作，让你的财务团队专注于更复杂的战略目标。
翻译
大语言模型可以理解和生成多种语言的文本，并即时从一种语言翻译到另一种语言。通过这样做，它们使你能够与全球客户互动，而不会遇到持续的语言障碍。
欺诈检测
AI为许多企业欺诈检测工作提供支持，大语言模型特别擅长检测欺诈性通信，如钓鱼邮件。大语言模型可以在你的团队中的任何人考虑与这些通信互动之前拦截并标记它们。
大语言模型常见问题
什么是大语言模型？
大语言模型是在大量文本数据上训练的先进AI系统，用于理解、生成和分析人类语言。这种训练使模型能够执行生成文本、回答问题和将内容从一种语言翻译到另一种语言等任务。
大语言模型和AI之间有什么区别？
大语言模型（LLM）和人工智能（AI）之间的区别在于，大语言模型是专注于理解和生成人类语言的特定类型AI。术语"AI"指的是一个更广泛的领域，包含旨在模拟人类智能的各种技术和模型。
为什么大语言模型很重要？
大语言模型很重要，因为它们使机器能够理解、生成和与人类语言互动。来自人类的简单文本输入可以促使大语言模型参与客户服务、内容创建和数据分析等任务，以及许多其他功能。
