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为什么单独使用大型语言模型无法满足公司的预测需求
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原文英文，约1500词，阅读约需6分钟。
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内容提要
大型语言模型（LLMs）不适合大多数涉及数值数据的商业应用。传统的机器学习模型更高效且更易于优化。LLMs 缺乏可解释性和可说明性，使其不太适合商业用例。然而，LLMs 可以帮助企业将需求转化为模型。Pecan 的预测生成AI将LLMs与其机器学习平台结合，使预测建模对商业用户更易于访问，帮助公司在AI方面取得成功。
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关键要点
- 大型语言模型（LLMs）不适合大多数商业应用，传统机器学习模型更高效且易于优化。
- LLMs 主要用于自然语言处理，缺乏处理数值数据的能力。
- LLMs 的复杂训练导致其计算需求高，传统机器学习方法在处理数值数据时更有效。
- LLMs 的可解释性和可说明性不足，难以满足商业需求的合规性要求。
- 尽管 LLMs 不适合直接进行预测，但可以帮助企业将需求转化为模型。
- Pecan 的预测生成AI结合了 LLMs 和机器学习平台，使预测建模对商业用户更易于访问。
- LLMs 可以帮助企业识别问题并开发预测模型，促进 AI 项目的进展。
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