В рамките на проекта LLMs4EU бяха избрани пет ключови сектора за разработване на случаи на използване поради значителния им потенциал за растеж и привеждането им в съответствие със стратегическите цели на Европа.

Откриването и изследването на научни знания ще бъде подобрено чрез заявки за естествен език и синтез, основан на извличане. Изследователи, архивисти и библиотекари ще получат контекстуализирани прозрения в публикации, набори от данни и софтуер.

Поколението с увеличено извличане (RAG) ще се използва за трансформиране на сложни данни от публичната администрация в интуитивна, основана на ИИ подкрепа за гражданите и държавните служители. Целта е да се преодолее пропастта между сложното законодателство и ежедневните нужди за рационализиране на помощта и комуникацията в рамките на предоставянето на обществени услуги.

Асистентът в областта на културния туризъм с изкуствен интелект ще подобри изживяването при пътуване, като предостави персонализиран, разговорен достъп до данни за фактическото наследство. Като подчертава скритите скъпоценни камъни на Европа и по-малко известните дестинации, системата подобрява пътуването на посетителите, като същевременно активно насърчава устойчивия туризъм.

LLM ще бъдат прецизирани, за да може телекомуникационният сектор на ЕС да захранва специализирани услуги в областта на ИИ, като например сигурно анонимизиране на данните и анализ на нагласите. Тези персонализирани решения ще разрешат сложните запитвания и ще идентифицират намеренията и спешността, за да оптимизират клиентското изживяване.

Ще бъде разработен мултимодален LLM за европейските ядрени инженери, за да се рационализира управлението на сложно, силно регулирано техническо съдържание. Чрез автоматизиране на картографирането на сложните изисквания към системните структури, LLM има за цел да генерира прозрачни матрици за разпределение, които гарантират спазването на регулаторните изисквания.