Large language models (LLMs) have become the secret ingredient driving numerous industrial applications, showcasing their remarkable versatility across a diverse spectrum of tasks. From natural language processing and sentiment analysis to content generation and personalized recommendations, their unparalleled adaptability has facilitated widespread adoption across industries. This transformative shift driven by LLMs underscores the need to explore the underlying associated challenges and avenues for enhancement in their utilization. In this paper, our objective is to unravel and evaluate the obstacles and opportunities inherent in leveraging LLMs within an industrial context. To this end, we conduct a survey involving a group of industry practitioners, develop four research questions derived from the insights gathered, and examine 68 industry papers to address these questions and derive meaningful conclusions.


翻译:大语言模型(LLMs)已成为驱动众多工业应用的核心要素,在自然语言处理、情感分析、内容生成及个性化推荐等多样化任务中展现出非凡的通用性。其无与伦比的适应性推动各行业广泛采用,这种由LLMs引发的变革性转变凸显了深入探索其应用中的潜在挑战与优化路径的必要性。本文旨在揭示并评估工业场景中运用LLMs所面临的障碍与机遇。为此,我们针对一组行业从业者开展调研,基于收集的洞察提出四个研究问题,并系统分析68篇工业论文以回答这些问题并得出富有意义的结论。

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