以下是大型语言模型在电子商务和零售业务中的一些用例。
产品描述和评论
在电子商务和零售行业，LLM 擅长创建信息丰富且引人入胜的产品描述。这是主要的交易决定因素之一，因为大约76% 的消费者在网上查看产品时会查看产品描述。
此外，LLM 对于客户评论的情绪分析也至关重要，可以提供有关消费者偏好、痛点和满意度的深刻见解。
库存管理和需求预测
大型语言模型 (LLM) 在库存管理和需求预测方面非常有用，因为它们可以处理和理解库存水平、供应商沟通和需求预测的文本数据。
企业可以利用这些信息优化库存程序、减少剩余库 希腊 WhatsApp 数据 存并防止缺货，确保供应链顺畅有效。
LLM 有助于做出更明智的决策，使他们能够使库存水平与市场需求保持一致，最大限度地降低持有成本，并提高整体运营效率。
产品推荐和搜索优化
向用户提供个性化推荐对于确保他们与您的平台互动至关重要。LLM 使用自然语言处理来检查过去的互动、浏览模式和客户偏好，以提供高度定制的产品推荐。
此外，法学硕士通过理解和解码复杂的搜索查询来帮助搜索引擎优化，确保访问者收到更精确、更相关的搜索结果。
真实案例-亚马逊
Amazon Personalize 服务利用客户数据和偏好，使用 LLM为特定个人量身定制营销活动、网站内容和产品建议。此外，亚马逊正在研究使用 LLM 进行生成产品描述和使用 AI 驱动的聊天机器人改善客户服务等活动。
医疗保健中的大型语言模型用例
随着护理成本、管理工作量和劳动力短缺的不断增加，医疗保健领域已成为基于人工智能的自动化技术的活跃试验场。
研究表明，参与远程医疗项目的患者的抑郁和压力评分较低。
医疗领域的 LLM 用例
这只是一个例子；下面是 LLM 在医疗保健领域的更多用例。
临床文档自动化
法学硕士通过将医疗保健提供者的口头或打字输入转化为结构化和完整的医疗报告，在临床文档自动化方面发挥着重要作用。
该技术的运用有助于创建精确、全面的患者记录，优化文档流程，并减轻医护人员的管理工作量。