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随着人工智能技术的发展,大语言模型(LLM)在数据分析领域发挥着越来越重要的作用。它们不仅能够理解和生成自然语言文本,还能进行情感分析、文本摘要、数据预测等任务。在以下应用场景中,哪一项不是大语言模型在数据分析领域的典型应用?
A. 生成财经新闻摘要
B. 情感分析以评估消费者对产品的看法
C. 通过社交媒体数据预测股市趋势
D. 基于图像数据的物体识别
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正确答案是:D: 基于图像数据的物体识别。

专业分析:
大语言模型(LLM)在数据分析领域的应用主要集中在处理和生成自然语言文本的任务上。以下是对各选项的分析:

A: 生成财经新闻摘要 - 这是大语言模型的典型应用之一。LLM可以通过理解和处理大量的财经新闻文本,生成简洁的摘要,帮助用户快速获取重要信息。

B: 情感分析以评估消费者对产品的看法 - 这是大语言模型的另一个典型应用。通过分析消费者的评论和反馈,LLM可以判断情感倾向,从而帮助企业了解消费者的满意度和需求。

C: 通过社交媒体数据预测股市趋势 - 虽然这项任务涉及复杂的数据分析,但大语言模型可以通过处理大量的社交媒体文本数据,提取有价值的信息,从而辅助预测股市趋势。

D: 基于图像数据的物体识别 - 这不是大语言模型在数据分析领域的典型应用。物体识别主要涉及计算机视觉技术,而不是自然语言处理技术。虽然有些模型如多模态模型可以处理图像和文本数据,但大语言模型本身并不专注于图像数据的物体识别。

因此,选项D是正确答案,因为它不属于大语言模型在数据分析领域的典型应用。