Cele mai bune modalități de utilizare LLM în îmbunătățirea productivității în 2025

LLM sau modelele lingvistice mari reprezintă un tip de algoritmi de învățare automată, la un nivel extrem de profund, care vizează o serie de sarcini precum analiza, traducerea, clasificarea, generarea de texte, realizarea unei conversații în baza unor întrebări pentru care se oferă răspunsuri, precum și identificarea anumitor tipare de date. Acești algoritmi se bazează pe aportul Inteligenței Artificiale, care este utilizată din ce în ce mai mult în domenii precum medicină, asistență pentru clienți, iGaming (precum pe platforma nv casino), auto, retail și multe altele.

Primul pas în crearea LLM a fost întreprins în 1967, atunci când a fost lansat programul de procesare a limbajului natural Eliza. Însă, primul program LLM avansat a fost creat în 2017, atunci când a fost prezentat Think GTP, iar din acel moment au început să apară noi modele lingviste mari. Acestea sunt folosite pentru diferite activități, printre care se numără și îmbunătățirea productivității muncii. Descoperă cum ajută LLM în acest sens în 2025, care sunt beneficiile și dezavantajele și multe altele.

Care sunt cele mai populare modele lingvistice mari în 2025?

Evoluția LLM a început în 1967 cu programul Eliza și a continuat în 1997 cu LSTM, ca mai apoi, în 2010, să fie lansat Standford CoreNLP. Un an mai târziu, în 2011 își făcea apariția pe piață Google Brain, iar în 2017 era prezentat Google Transformer Architecture, în timp ce OpenAI GPT-3 era lansat în 2020. În 2025, lista celor mai populare modele lingviste mari include următoarele soluții inteligente:

• GPT-4 – Open AI
• Gemini – Google
• Llama – Meta
• Gemma – Google
• R1 – DeepSeek
• Command – Cohere
• V3 – DeepSeek
• Grok – xAI
• Nova – Amazon
• Phi – Microsoft
• Large 2 – Mistral AO
• Qwen – Alibaba Cloud
• Claude – Anthropic

Aceste modele au evoluat de la 340 de milioane de parametri (BERT) la 1.5 miliarde de parametri (GPT-2), ca mai apoi varianta GPT-3 să atingă 175 de miliarde de parametri. Cel mai nou model, GPT-4 a ajuns la un trilion de parametri, ceea ce indică un potențial de creștere enorm în viitor pentru următoarele modele lingvistice mari ce vor fi lansate.

Cum ajută LLM la creșterea productivității în muncă?

Abilitățile modelelor lingvistice mari sunt multiple, acestea având un impact masiv asupra unei game variate de sarcini legate de muncă, precum optimizarea fluxului de lucru, analiza datelor, crearea de conținut și imbunatarirea interacțiunilor la nivel de servicii de suport pentru clienți. Iată cum acționează LLM pentru a sprijini creșterea productivității muncii:

• Crearea de conținut – poate genera idei, schițe și titluri, în baza analizei trendurilor și intereselor publicului-țintă, ajutând în acest fel creatorii de conținut să continue să fie relevanți pentru comunitățile lor de urmăritori.
• Suport pentru clienți – în ultimii ani Inteligența Artificială este folosită pentru a acorda asistență clienților și pentru a suplini forța de muncă umană. Chatbotii acționează prompt pentru a ajuta clienții, generând rapunsuri în funcție de întrebările care li se adresează din partea acestora. În trecut li se atribuiau sarcinci de rutină, însă, în ultimii ani, rolul acestora s-a diversificat, fiindu-le atribuite și sarcini complexe pe care trebuie să le rezolve.
• Analiza de date – îmbunătățirea productivității se realizează prin eficientizarea procesului de analiză a datelor (curățare și pregătire), prin identificarea anumitor tipare, a trendurilor și anomaliilor care se pot observa în volumele de date, dar și prin generarea de rapoarte în forme simplificate, care măresc gradul de înțelegere al destinatorilor, inclusiv al celor care nu sunt familiarizați cu tehnica.
• Gestionarea proiectelor – datorită capacității enorme de analiză și monitorizare, LLM dispun de posibilitatea de a urmări și raporta în timp real despre progresul unui proiect, identificând potențialele erori, întârzieri și blocaje. Modelele lingviste mari pot să indice care este statusul proiectului, să ofere recomandări în ceea ce privește modul de utilizare și alocare a resurselor, dar și să automatizeze repartiția sarcinilor către membrii echipei.

Acești algoritmi își dovedesc utilitatea, prezentând o gamă extinsă de avantaje, chiar dacă încă mai prezintă o serie de limitări.

Care sunt avantajele și dezvantajele LLM?

Lista cu beneficiile oferite de către modelele ligvistice mari este largă, dar câteva elemente ies în evidență:

• Suport în multiple limbi
• Abilitate de învățare continuă
• Comunicare îmbunătățită
• Creativitate sporită
• Automatizarea sarcinilor
• Personalizarea experienței utilizatorilor
• Transparență și flexibilitate

În ceea ce privește limitările, printre cele mai cunoscute se numără:

• Interpretarea greșită a întrebărilor ambigue
• Generarea de informații imprecise
• Capacitate limitată de a înțelege și oferi explicații
• Potențial ridicat de părtinire
• Consecințe neprevăzute care provin din lipsa de înțelegere reală a nevoilor oamenilor

Modelele lingvistice mari reprezintă o realitate a vremurilor moderne, în care LLM-uri precum GPT-4, Gemini, Llama, Claude, Nova sau Qwen sunt din ce în ce mai folosite de oamenii din întreaga lume. Aportul LMM-urilor la creșterea productivității muncii este unul real și extrem de util pentru oameni, modelele lingviste mari oferid o varietate de beneficii, în ciuda limitărilor existente.

P

Foto: pixelplex.io/blog