法学硕士 (LLM) 的实际应用：如何将其用于实际应用
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医疗领域法学硕士的用例
医疗保健是一个受到严格监管的行业，需要考虑很多方面，包括数据隐私和安全、准确性、医疗事故等。没有人说人工智能可以或应该取代真正的医生和真正的医疗建议（就像谷歌医生不应该那样！）。但法学硕士在这个领域仍然非常有用。
注意：除了核实您的信息外，还要始终考虑是否将个人身份信息 (PII)或机密信息插入 LLM。如果是，请确保安全地处理这些数据。
医疗记录摘要
在就诊期间，医生或护士可能会记下笔记来记录谈话内容。这些笔记可能很粗糙，也可能很杂乱。法学硕士可以把这些笔记总结成一段精彩的段落。
问答聊天机器人
对于一般的医疗信息，法学硕士可以为问答聊天机器人提供支持。与其在网上随意搜索，不如向法学硕士询问，让它为你收集信息，然后以人性化的方式呈现（它有相当好的临床态度）。
诊断协助
LLM 的另一个用途是帮助解释症状并提出可能的原因——同样，伴随着上面提到的所有常见的警告。
金融学法学硕士的用例
您是否曾经想过拥有一位 24/7 全天候待命、基本免费、并且几乎了解一切的财务顾问？那么，在 LLM 中，您可以拥有这样的顾问！但通常需要注意的是，您不应该仅仅根据其建议就采取行动，您还应该始终验证并进行额外研究。
自动生成报告
报告制作的一半工作是提取和理解数据。例如，假设您有一份公司季度收益电话会议的记录，您需要提取收入、营业收入和净收入。只需询问即可。
提取相关数据后，您甚至可以要求它为您创建可视化效果（现在所有流行的 LLM 工具均提供此功能）。
瞧！如你所愿……
您甚至可以更进一步，要求他给您的老板发一封电子邮件。
风险分析
法学硕士擅长收集数据、理解数据并识别模式或趋势。这使得他们非常适合进行风险分析。
在这个例子中，我们传递一个样本股票投资组合（使用所有虚构的数据），以及一些有关公司、行业和市场表现的信息，然后要求进行风险分析。
以下是一个示例投资组合。根据这些数据，您能帮我识别该投资组合的潜在风险因素吗？考虑投资组合多元化、行业表现、公司特定风险和市场风险等因素。
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投资组合名称：样本投资组合
持股情况：
1. 苹果公司（科技）：30% 的配置；年收入：3250 亿美元；收入增长：5.5%；债务权益比：1.6；流动比率：1.36；市盈率：30；贝塔系数：1.20
2. 强生公司（医疗保健）：25% 的配置；年收入：1000 亿美元；收入增长率：-0.6%；债务权益比：0.7；流动比率：1.3；市盈率：29.10；贝塔系数：0.7
3. 埃克森美孚（能源）：20% 的配置；年收入：2640 亿美元；收入增长率：-30.7%；债务权益比：0.40；流动比率：0.8；市盈率：-；贝塔系数：1.32
4. 通用汽车（汽车）：25% 的配置；年收入：1220 亿美元；收入增长率：-20.5%；债务权益比：1.5；流动比率：1.0；市盈率：9.4；贝塔系数：1.35
市场状况：
1. 科技行业每年以 10% 的速度增长。
2. 医疗保健行业每年以2%的速度增长。
3. 由于转向可再生能源，能源行业正以每年-5％的速度萎缩。
4、由于全球芯片短缺，汽车行业一直处于停滞状态，增长率为0%。
而且，就像一位优秀的财务顾问一样，法学硕士将对投资组合中的风险进行彻底的分析，并提出一些如何调整的建议。
电子商务和零售业中法学硕士的用例
下次你需要购物疗法时，生成式人工智能很可能会以某种方式发挥作用。这个领域充满了大型语言模型的可能性。
客户支持
对于这个领域的法学硕士来说，最容易实现的目标是客户支持，但需要比我们过去的聊天机器人更智能、更好（不要让我开始谈论过去的聊天机器人）。
在这个例子中，我们看到聊天机器人使用通用数据运行，但在现实世界中，您可以根据自己的数据微调模型，以便它了解您的具体运输政策、退货政策等。但即使使用通用数据，它也相当令人印象深刻。
产品描述
如果你曾经在 eBay 或 Craigslist 上卖过东西，你就会知道写一份好的产品描述有多痛苦。即使你是这方面的专家，得到一些帮助不是更好吗？把这件事交给 LLM 吧。
评论分析
我们都知道产品评论的重要性。就我个人而言，这可能是我决定购买之前考虑的最重要的因素。但作为卖家，有时很难全面了解客户满意度，也不知道该怎么做（尤其是如果你有大量评论——这是一个好问题）。法学硕士在情绪分析和提取可操作反馈方面做得很好。
只需传递评论并要求分析……
并且LLM将会返回结果。
然后寻求一些帮助来确定需要改进的领域。
媒体和娱乐领域法学硕士的用例
灯光、摄像机、法学硕士！媒体和娱乐行业是另一个充满人工智能机会的行业（不，我们这里说的不是天网）。无论你是需要帮助编写剧本、塑造角色还是获得电影推荐，法学硕士都能为你提供很多帮助。
内容生成
让我们为视频游戏创建一个情节……
或者寻求帮助来为电视剧塑造一个故事人物……
脚本协助
有没有常见的写作障碍？我们每个人都会遇到这种情况。
无论您想从头开始编写一个不寻常的脚本，还是只想完善已经编写的内容，这都是 LLM 的工作。
让我们获得一些关于编写电影对话的帮助……
或者想出一些观众喜欢的有趣的额外内容……
个性化推荐
推荐引擎已经存在很长时间了，但它们从未像现在的生成式人工智能那样出色。能够谈论你的偏好将推荐引擎提升到了一个全新的水平。
我们找一个今晚要看的电视节目吧……
或者也许你更喜欢电子游戏……
总结
我们只是触及了皮毛，但希望对 LLM 功能的了解能让您思考这项技术如何融入您自己的工作或行业。无论是创建新内容、提取或分析现有内容，还是只是进行对话，LLM 都将继续存在，并且可以解决各种问题。
如果您想继续您的生成式人工智能之旅，请查看以下其他资源：
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