當您的業務需要成長時，法學碩士學位可能會變得昂貴。但您始終可以使用開源選項。它們不如付費選項好，但仍為企業開啟了許多轉型機會。
然而，許多開源選項受到 LLM 可以理解的上下文大小的限制。上下文視窗決定了語言模型在準備提示回應時可以理解的上下文範圍。從這個角度來看，複雜用例的上下文範圍可以是一整本書。
所需的上下文視窗越大，您需要的模型就越高級。而且模型越大，消耗的資源就越多。例如，分析長產品或工作描述等數據意味著更廣泛的輸入，並且可能需要更大的模型。
您可以隨時減少輸入，但在大多數情況下，您提供給 LLM 的資訊越少，結果就會越差。這是一個很難打破的循環，但像谷歌的 Gemini 1.5 這樣的解決方案已經表明 LLM 不必受到背景的限制。 Gemini 1.5 可以處理 100 萬個 token，相當於一次處理 70 萬個單字的上下文。
因此，在攻讀 LLM 學位時，您始終致力於盡可能有效地使 台灣數據 用它們，努力平衡服務價格（或運行 LLM）並投入規模。否則，雖然您獲得了足夠的質量，但運行起來卻太困難/太昂貴，反之亦然。
充分利用人工智慧進行數據分析
總而言之，LLM 有助於加快數據分析過程，對大量數據進行分類，並透過從現有公司描述和其他大型文本中獲取資訊來豐富數據。
使用人工智慧進行數據分析是一項複雜的任務。儘管這並不容易，但它可以改善人們利用大量數據的方式。人工智慧數據分析可能是所有全球企業未來發展最有可能的方式。畢竟，每時每刻都會產生新的數據點，對它們進行整理並不是一項可以手動完成的任務。任何將人工智慧數據分析工具引入其工作流程的公司都將遠遠領先競爭對手。
它也不一定是大型語言模型——一切都取決於具體情況。許多用於資料分析的AI工具，包括資料視覺化工具（Tableau，PowerBI）或自然語言處理工具，例如IBM Watson。
今天重要的是開始與人工智慧合作以保持競爭力。
法學碩士的未來
很難預測法學碩士和人工智慧技術的未來會是什麼樣子。不過，我已經注意到的一個積極因素是，人類很可能將注意力集中在視覺上，讓人工智慧幫助找到解決方案來實現它——這是專業知識的延伸，而不是替代方案。
我希望更多地關注開發人員的實用工具，例如程式設計助理和基於組件的解決方案，它們將相互連接。企業可能會繼續使用 LLM 來節省資源或創造新的商業理念，以幫助其他公司或個人節省資源。