大模型应用为各领域带来新变革
在当今科技发展迅速的时代，大模型的应用逐渐融入人们的工作与生活。谷歌DeepMind研究科学家NicholasCarlini以实用角度出发，分享了他对大模型的看法及50个应用案例，这些案例大致分为“帮助我学习”和“自动化枯燥任务”两大类。
构建完整应用程序与完成各类任务
Carlini曾制作一个预测GPT-4解决任务能力的测试，该测试浏览量超千万，其初始版本几乎全由GPT-4编写。他通过一系列提问，从询问基本结构到构建功能，完成了这个应用程序。在与GPT-4交流中，他通过文字描述需求、提出修改要求、复制粘贴错误信息等方式，让模型给出完整方案或解答问题。大语言模型擅长解决前人已解决的问题，能帮助完成以前无法完成的任务。
及时获取新技术进展与开启新项目
面对有限的时间和新项目需求，Carlini借助大语言模型学习新框架。如在构建大语言模型评估框架时，为在受限环境运行代码，他让模型教自己使用Docker，掌握必要知识。同时，在面对不熟悉的框架开启新项目时，模型也能提供帮助。像写CUDA代码、操作树莓派PicoW等，模型给出的初稿虽不完美，但为其提供了开端。
代码简化与解决枯燥单调任务
作为安全研究员，Carlini常处理不规范的代码库。在个人项目中，他将500行C++代码交给大模型精简并请求Python封装器，得到的结果比原Python代码快100倍。此外，大语言模型还能帮助处理反汇编、整理数据、生成引用等枯燥单调任务，节省大量时间。
提升用户能力与多方面应用
连接大语言模型的编辑器可帮助非专家用户轻松完成复杂操作，提升其下限。模型还可作为API，方便获取答案；能搜索难以找到的内容，解决一次性任务，通俗解释事物；用户可先获取完整方案再寻求修改提示，让模型解决已有解决方案的任务，为新项目做准备，修复常见错误等。
正确评估大语言模型价值
Carlini认为应评估大语言模型能做什么，而非不能做什么。就像评估人一样，要关注其能发挥价值的地方。程序员明白一个东西可因不同目的有用，大语言模型也在众多领域展现出其独特价值。
