通过数据工程中本地语言模型的成本节省潜力拥抱未来

介绍：

数据工程的世界正在不断进化。本地语言模型（LLMs）的出现正在引发数据处理和清洗方式上的巨大变革。更为引人注目的是，这些模型在iPhone（https://mlc.ai/mlc-llm/）或浏览器内部本地运行，提供了传统方法无法实现的数据安全级别。如果您的数据工程团队尚未使用LLMs，请考虑它们提供的潜在成本节约和效率提高。

进展与应用：

LLMs应用先进的机器学习算法，有效地清理数据，以规模完成传统上需要大型工程团队完成的任务。更令人兴奋的是，这些模型在设备上本地运行，消除了数据传输的需要，增强了数据安全性。

节省成本的潜力：

采用LLM可以实现显著的成本节约。首先，这些模型可以处理大量的数据，有效减少了需要庞大团队的需求，从而降低了人员成本。其次，它们的本地操作消除了数据在传输中的风险，可能使公司免受昂贵的安全事件的影响。

未来的预测：

随着LLM潜力的确立，LLM有望成为数据工程流程的重要组成部分。在机器学习预测的帮助下，预测显示，在九个月内，20%的数据工程师将使用LLM。这种采用率预计将在一年内翻倍。早期将LLM整合到数据工程运营中的企业将在成本节省和运营效率方面获得最大的收益。

行动的呼唤：

革命已经开始。随着LLMs的采用越来越普遍，那些拖延整合的企业将发现自己落在竞争对手后面，并依赖于昂贵的咨询公司来赶上。相反，早期采用者不仅可以获得成本节省，还可以开创更高效安全的数据工程方法。

结论：

数据工程的未来在于本地语言模型。LLM以一小部分成本提供高效的数据清洗能力，同时增强了数据安全性，有望改变行业。早期认识到这种潜力并采取行动的公司将在这场革命中处于前沿地位，获得重大的运营和财务收益。