大型语言模型在数值预测上的挑战：LightGBM 的实践方法

这篇文章强调了大型语言模型（LLM）的一个关键局限性——它们在数值任务上的困难。它正确地指出了分词化的根本问题，并建议利用像 LightGBM 这样的专业模型来获得更优越的数值预测精度。 这种方法强调了在不断发展的 AI 领域中为特定任务选择正确工具的重要性。

• •由于分词过程，LLM 经常难以处理数值数据。
• •文章提倡使用 LightGBM 等专业模型进行数值预测。
• •这种方法表明了一种混合策略，即LLM用于文本，其他模型用于特定任务。