LLM наиболее эффективна там, где нужно обработать уже имеющийся контекст (входные данные), а не генерировать факты из пространства своих весов.
Эффективны там, где требуется трансформация формы без изменения сути или экстракция, трансформация или перегруппировка структуры текста из неструктурированных массивов данных.
LLMs созданы для того (функциональное доминирование в архитектуре), чтобы эффективно сжимать текст (точнее сжимать и аппроксимировать закономерности в данных, а на выходе выполнять семантические преобразования), поэтому эффективно все, что связано с обобщением, конспектированием, резюмированием неструктурированных массивов данных (книг, отчетов, докладов, статей, исследований, инструкций, законов и т.д.)
• Это значит – создание сводок, дайджестов, структурированных протоколов, выделение ключевых нарративов и трендов (анализ клиентского поведения, анализ смещения тем и тональности во времени).
•Лингвистическая (упрощение или наоборот, детализация текстов) и стилистическая трансформация (рерайт и трансформация тональности),
•Преобразование текстов из одной структуры или формата в другой (например, из одного языка программирования в другой).
•Сравнительный анализ вместе с классификацией, кластеризацией и маршрутизации массивов данных.
•Генерация шаблонных текстов, отчетов, обзоров, комментариев по инструкциям в зависимости от сценариев, частично минимизируя бюрократическую нагрузку или «деклассируя» копирайтеров.
•Экспертная система/ ментор / учитель / справочное бюро, консультант в широком или узком применении, но при условии «замемления», т.е. доступа к внешним источникам и базам данных для верификации данных.
Имея доступ к среде программирования и компилятору, LLMs эффективны в формализованных дисциплинах, как физика, химия, математика, программирование, имея способность решать задачи, как лучшие умы планеты, но с очень многими оговорками – в специализированной среде (компилятор, изолированные тесты, симуляции, внешние верификаторы, заземление данных и т.д).
Из всего этого «вылезают» сценарные задачи:
•Декомпозиция запроса в дерево задач и формирование плана: что нужно уточнить, какие источники поднять, какие проверки сделать.
•Фокусировка на углублении источников данных – какие источники и данные необходимо собрать, чтобы закрыть все уязвимости, нерешенные вопросы в задаче?
•Автоматизация сравнительной аналитики – сопоставление технических параметров, спецификации и свойств продуктов конкурентов с выделением и систематизацией структуры, особенностей, характеристик, уязвимостей и так далее.
•Поиск слабых сигналов в жалобах/новостях/отчетах (ранние индикаторы проблем или трендов).
•Автоматическая проверка консистентности ответов, решений (LLM – как критик) для выявления слабых мест в отчете, аналитике или концепции.
•Генерация типовых кейсов для обучения в зависимости от уровня подготовки персонала.
•Консолидация схожего по смыслу контента в единое целое, создавая концентрат идей из разрозненных источников.
•Контроль качества и проверка на соответствие – сопоставление контента законам, регламентам, процедурам, требованиям и т.д.
• Поиск внутренних противоречий и пробелов (семантическая редактура текста).
•Консолидация различных версий идей мнений со сравнительной матрицей характеристик по каждой позиции/идеи (плюсы, минусы, уязвимости, риски).
•Сведение множества источников на консенсус/расхождения/нехватку данных.
•Создание пространства аргументаций на различные тезисы в зависимости от сценария.
•Концептуальное насыщение каркаса идей, когда через наброски тезисов создаются вектора распределения идей.
•Создание и редактура договоров, актов в соответствии с внутренним регламентов и внешним законодательством с контролем профильного специалиста.
•Обеспечение функционирование бюрократического аппарата (создание, поиск и редакция типовой электронной документации и отчетов).
Сценариев применения достаточно много, но на данном этапе скорее теоретические – будут работоспособны при условии роста стабильности и точности LLMs.
