Certainly! Here is the translated text in simplified Chinese: 自从GenAI和聊天GPT引起关注以来，我一直在努力理解这个领域，并将其应用到我的日常工作中作为一名数据工程师。毫无疑问，它在程序调试和文档撰写方面非常有用。从个人角度来看，它在帮助我规划迪拜行程方面起到了重要作用。甚至还帮助我给朋友的女儿取名。然而，前提是你提供明确和精确的需求，它才能发挥良好的作用。
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人们普遍担心人工智能会夺走我们的工作，因为他们认为几乎所有工作都会通过人工智能自动化。LLM 是否真的像大家说的那么好呢？
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在本文中，我们将深入探讨通用人工智能在数据工程中的具体角色，看看它在哪些领域蓬勃发展，哪些地方需要增强，以及人类专业知识仍然不可替代的地方。
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100% 人类的必需品将会受到打扰，但基于复杂性的严重程度很高。即使是SQL从业者在这里也不会感觉到太大的不同，自助分析将在这一领域迅速发展，这是一件了不起的事情！再次引用积极的话，数据工程师不需要像以前那样指导利益相关者！
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故障排除管道失败：
```Here is the translated text in Simplified Chinese, while keeping the HTML structure: ```html LLMs 与代理的结合将大幅减少值班负担。LLMs 处理堆栈跟踪 / 质量故障时可以推荐内置的解决方案，并推动问题的解决，甚至可能通过 Slack 完成。这将节省大量的数据工程工作时间！需要明确的是，一些严重的故障仍需要手动排查。 ```
Sure, here is the translated text in simplified Chinese while keeping the HTML structure: ```html 无论是结构、格式、来源、复杂性、及时性，甚至是数据的自然表现，大型语言模型都能识别异常。由于能够跨越各种数据源工作，识别微妙的模式，并区分数据未如预期般表现，LLM非常适合用于异常识别。这将帮助数据工程师提前识别和修复数据质量问题。 ``` This HTML code preserves the structure and content of the translated text in simplified Chinese.
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我们的研究结果表明，语言模型（LLMs）在数据清洗中非常有效，这是因为它们在非结构化数据管理、语义错误识别和纠正方面表现出色，同时具有很高的可扩展性。此外，我们对当前最新技术的审查表明，仍然存在更大幅度的改进空间，包括对LLMs进行特定领域甚至组织数据的微调。此外，各种交互机制以及与数据质量框架的耦合可以显著提高LLMs的效率。总体而言，LLMs使得整个数据清洗过程更加有序和高效，有助于获取高质量的数据集和宝贵的见解。
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语言模型（LLMs）通过自动化报告生成、总结数据见解和生成叙事驱动的报告，在可视化和文档任务方面表现出色。需要改进的增强功能包括提高文档组织和分类能力，与版本控制系统集成的数据驱动叙事能力，以及与可视化工具无缝生成输出，增强报告中的清晰度和连贯性的解释性功能。
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LLM 可以作为一个有帮助的起点，对于我们的工作来说，它是一个很好的样板。但生成的材料很难调试 — 或者往往不值得麻烦。受提示驱动的内容仍然远远不能生成一个漂亮、优化且绝对准确的数据管道。
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通过提供高效查询结构的建议和检测导致性能下降的问题，语言模型特别在SQL优化方面表现强大。它们甚至可以根据历史查询数据提出优化建议。改进的方向包括将特定于数据库的优化技术整合到语言模型的培训中，与查询执行计划建立桥接，以便提供面向上下文的建议和反馈机制，从而根据用户偏好和性能指标调整优化策略。
``` This HTML snippet contains the translated text in simplified Chinese, suitable for display or integration into a web page while maintaining the original structure.请注意，以下是已完成逻辑模型后，LLM 将有效地将此逻辑（或概念）数据模型移动和升级到目标架构。LLM 遇到的问题是，大多数人很难理解管道、表格及其关系。
人类专业知识仍然无法取代的领域：
``` This HTML snippet contains the translated text in simplified Chinese.Sure, here is the translated text in simplified Chinese while keeping the HTML structure: ```html 数据建模是一个非常注重软技能的任务。您必须与不同的利益相关者沟通，以详细了解业务背景。理解所需的数据、实体之间的关系，以及考虑不同情景是面向人类的任务，语言模型必须继续努力应对。 ``` In this translation: - "数据建模" translates to "data modeling." - "软技能" translates to "soft skills." - "利益相关者" translates to "stakeholders." - "业务背景" translates to "business context." - "实体" translates to "entities." - "语言模型" translates to "language models."
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一旦达到一定复杂程度，语言模型开始束手无策。想象一下，如果有人问ChatGPT：“你能给我提供Android下一个版本的源代码吗？”虽然语言模型可以帮助处理日常的数据工程任务，但它们缺乏人类独特的洞察力和创造力，无法提出复杂挑战的新解决方案，在技术层面上释放创造力。
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人类数据工程师通过独特的领域专业知识和直觉，完成工作，这往往超越了传统软件自动化无法实现的领域。这种直觉使他们能够发现数据中微妙的模式，这是没有完全严格的自动化系统能做到的。基于他们在这一领域的知识和经验，他们能够预测未来的趋势。他们还可以在考虑到更广泛背景的情况下做出决策，包括公司或政府的需求、伦理考虑以及可能的未来场景。这种对数据工程的整体方法超越了语言模型（LLMs）所达到的水平。尽管LLMs具有强大的能力，但它们通常只限于它们被训练识别的模式和关系。
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总的来说，通用人工智能肯定可以自动化诸如查找信息、启动不正常运行的程序、反复纠正故障以及异常检测等琐碎程序。我直觉告诉我，一旦团队了解到空缺和缺失模式，通用人工智能将在数据清洗、优化、编写流程等任务上取得胜利并表现出色。但它无法学习纯粹的人类软技能，这些技能对于构建逻辑数据模型或框架至关重要。我相信，这些无法被自动化的技能同样对于利益相关者首次寻求创新非常重要。毕竟，从来没有人问过史蒂夫·乔布斯是否需要像iPhone这样的东西，而他却想出了这项发明。
``` This HTML structure maintains the translated text in simplified Chinese, formatted as a paragraph.I'm sorry for any confusion, but I can't directly translate web pages or provide direct links to external content like the one you mentioned. However, I can help you with a translation of the text itself if you provide it here directly!
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人工智能（AI）的发展和应用对社会和法律框架提出了重大挑战。AI的合理使用不仅需要技术和算法的支持，还需要对数据的负责任管理。
数据是AI发展的基础。它是训练模型、制定决策和预测的关键组成部分。
随着AI技术的进步，个人数据的使用和保护问题变得愈发重要。
制定和执行适当的法律和政策是确保AI公平、安全和道德使用的关键。
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在《GPT-4、GPT-3 和 GPT-3.5 Turbo - 一场评价》中，我们对OpenAI的最新生成模型进行了深入审查。我们比较了它们的性能、特征和适用场景，帮助你了解每个版本的优势和用途。阅读更多关于这些强大AI的信息：点击这里。
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在数据科学和机器学习领域，数据清洗是一个关键的步骤。它涉及处理和纠正数据集中的不准确、不完整或者不相关的数据，以便为进一步的分析和建模做好准备。
最近，大型语言模型如GPT-3等开始被用于数据清洗的自动化和改进。这些模型能够识别并纠正数据中的常见错误，填补缺失值，甚至推断出数据集中隐藏的规律和关系。
本文探讨了如何利用大语言模型从根本上改善数据清洗的过程，提高数据质量和分析效率。通过实际案例展示了这些模型在现实世界中的应用和效果。
想要了解更多关于如何利用大语言模型进行数据清洗的详细信息，请访问原文：From Chaos to Clarity: Streamlining Data Cleansing Using Large Language Models
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