LLMs可以有效地分析和总结大型文档，使其对于报告生成或内容审查等任务很有价值。他们处理输入文本以识别关键主题、重要点和相关细节，从而实现保留核心信息的简明摘要。例如，法学硕士可以撰写一篇冗长的研究论文，并生成一个简短的摘要，突出主要发现。
开发人员使用llm来完成诸如总结法律文档，创建执行摘要甚至压缩会议记录之类的任务。预训练的模型可以处理通用内容，而微调的模型在特定领域的任务中表现出色。例如，经过微调的LLM可能会以更高的准确性总结医疗记录或财务报表。
处理文本中的上下文和关系的能力使llm能够有效地进行汇总。但是，它们的性能可能取决于输入的长度和复杂性。开发人员经常对文本进行预处理，例如将其分成可管理的部分，以优化结果。尽管有一些限制，但llm显著减少了手动总结所需的时间。