事件响应系统，以提高响应安全问题的速度和有效性。
众所周知，LLM 通过理解和解释自然语言查询来自动执行常规响应操作，从而加快检测和缓解之间的时间。
此外，它还提高了响应时间，使网络安全能够集中精力处理事件处理中更复杂、更具战略性的方面。
示例-Palo Alto Networks
这家顶级网络安全公司正在创建自己的法学硕士项目 Pandion。通过自动化威胁检测和日志分析等流程，Pandion 力求提高运营效率，让人类分析师腾出时间从事更艰巨的工作。
营销和广告中的大型语言模型用例
营销和广告公司在利用大型语言模型方面并不落后。凭借其增强个性化营销、衡量效果和定向广告的能力，LLM 的用例非常广泛。
市场营销和广告中的 LLM 用例
个性化营销
LLM 在营销和广告行业的最佳用途之一是个性化营销。它通 希腊 WhatsApp 数据 过研究消费者信息、兴趣和行为来帮助创建定制内容。
这些模型还能够制作针对特定消费者的动态定制的电子邮件活动、产品建议和广告材料。
这种用途有助于改善客户互动并提高转化率，从而实现成功的营销方法。
衡量营销活动的有效性
通过处理和解读来自各种来源（包括社交媒体、客户评价和调查）的文本数据，LLM 可用于评估营销工作的成功性。这些模型可以得出有关客户反馈、活动绩效数据和品牌情感的见解。
法学硕士通过解读语言细微差别和背景，为未来的营销活动优化提供数据驱动的决策，从而更深入地了解人们如何看待和参与营销活动。
生成创意文本格式
通过帮助创建引人入胜且上下文相关的文本格式，LLM 有助于创造创意内容。
无论是发布引人入胜的社交媒体帖子、撰写产品描述还是生成广告文案，这些模型都可以利用其语言理解能力来创作创新而有力的材料。
LLM 通过自动化部分内容开发来节省时间和金钱，同时在多个营销平台上保持统一且引人注目的品牌声音。
真实案例——埃森哲互动
这家数字营销和广告公司与 OpenAI 合作，利用GPT-3 LLM实现多种用途，包括创作创意材料、分析客户情绪和个性化活动。此外，他们还创建了“埃森哲 AI 项目”，这是一个LLM 平台，为特定的营销和广告问题提供 LLM 驱动的解决方案。
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利用大型语言模型推动业务转型
因此，无论您是初创企业还是任何行业的成熟企业，嵌入大型语言模型都至关重要。这些模型通过与客户互动、提供个性化建议、防止欺诈和更新临床文件，在提高业务生产力方面发挥着重要作用。
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