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如何選擇適合企業(yè)需求的大語言模型

譯文 精選
人工智能
如今市面上有大量的LLM可供選擇,這意味著企業(yè)更有可能找到適合自己特定需求的LLM,而不是求助于一應俱全的LLM。這可以加速創(chuàng)新,不過從數(shù)百種模型中選擇合適的模型可能很復雜。

譯者 | 布加迪

審校 | 重樓

LLM正在推動各行各業(yè)的突破和效率。在選擇一種模型時,企業(yè)應該考慮預期的應用、速度、安全、成本、語言和易用性。

雖然與其他人工智能(AI)技術相比,生成式AI比較新,但它已經(jīng)被用于支持從審查求職者到診斷和推薦疾病治療的一系列任務。IDC預測,到2028年,80%的首席信息官將依靠生成式AI工具來加快分析、促進決策和改善客戶服務等。

企業(yè)正在競相挖掘這項技術的潛力,以提高客戶滿意度和員工生產(chǎn)力。為此,它們正在考慮使用最適合支持生成式AI應用的大語言模型(LLM),比如AI copilot和聊天機器人。

了解LLM的多樣性

如今市面上有大量的LLM可供選擇,這意味著企業(yè)更有可能找到適合自己特定需求的LLM,而不是求助于一應俱全的LLM。這可以加速創(chuàng)新,不過從數(shù)百種模型中選擇合適的模型可能很復雜。

在選擇LLM時,企業(yè)應該考慮其預期的應用、速度、安全、成本、語言和易用性。

模型類型包括:

  • 商業(yè)模型:在醫(yī)療保健和金融服務行業(yè)很流行,這類模型通常用于涉及專門定制或安全限制的項目。
  • 開源模型:由于可訪問性和成本優(yōu)勢,這類模型經(jīng)常被初創(chuàng)公司和小企業(yè)用于研究。
  • 通用模型:這類模型使用大量數(shù)據(jù)加以訓練,可以用作構建定制AI應用程序的基礎模型。
  • 針對特定領域的模型:這類模型經(jīng)過訓練以適應特定的行業(yè)或用例,比如醫(yī)療保健或金融服務。
  • 針對特定任務的模型:這類度身定制的模型針對單一自然語言處理(NLP)功能進行了優(yōu)化,比如摘要、答題或翻譯。
  • 視覺語言模型:這類模型被稱為VLM,結合了計算機視覺和NLP,從文本描述中生成圖像,并從圖像中識別物體。同時使用文本和代碼讓它們可以在不直接使用視覺數(shù)據(jù)訓練的情況下創(chuàng)建和理解圖像。

考慮模型的大小也很重要,因為這將影響其功能和局限性。一些因素包括如下:

  • 推理速度:較小的模型通常提供較短的推理時間,實現(xiàn)實時處理,提高能效并節(jié)省成本。
  • 準確性:使用檢索增強生成(RAG)改善的大型模型常常會獲得更高的準確性。
  • 可部署性:較小的模型非常適合邊緣設備和移動應用程序,而較大的模型最好在云端或數(shù)據(jù)中心運行。
  • 成本:較大的模型需要更多的計算基礎設施來運行。

開發(fā)者還應該基于誰將使用AI模型、應用于何處,考慮AI模型必須支持哪些語言。這在現(xiàn)代工作場所顯得尤為重要,因為員工可能說多種不同的語言。確保模型能夠無縫翻譯語言對于用戶之間的有效溝通和協(xié)作至關重要。

此外,隨著主權AI越來越重要,許多國家正在構建使用當?shù)卣Z言和數(shù)據(jù)集訓練的專有模型。這使各國能夠對AI保持控制權和自主權,確保這些技術的開發(fā)和應用符合其獨特的文化、道德和法律標準。

企業(yè)如何使用LLM?

LLM支持各種AI應用,包括聊天機器人和預測分析工具,這些應用正在各行各業(yè)帶來突破和效率。

  • 醫(yī)療保健業(yè):Insilico Medicine是一家基于生成式AI的藥物發(fā)現(xiàn)公司,它開發(fā)了一種新的LLM轉換器:nach0,用于回答生物醫(yī)學問題,并合成新分子。這種多領域模型使研究人員能夠高效地處理和分析大型數(shù)據(jù)集,減少內存需求,提高處理速度,促進更有效的數(shù)據(jù)管理和組織。
  • 電信業(yè):Amdocs正在使用其amAIz平臺來提高業(yè)務效率,推動新的收入流,并改善客戶體驗。這包括一款客戶計費代理,便于用戶立即享用基于LLM的數(shù)據(jù)洞察和自動化,以解決客戶計費問題。
  • 金融服務業(yè):Bank Negara(又名BNI)正在整合Cloudera的AI Inference服務,以便使用生成式AI增強客戶體驗,并提高運營效率。這將使BNI能夠在安全的企業(yè)環(huán)境中有效地部署和管理大規(guī)模AI模型,并提供高性能和數(shù)據(jù)隱私。

針對特定需求量身定制的不同模型允許快速實施AI解決方案和工具,以幫助自動處理冗余工作。這為人們騰出了更多的時間和空間,以便專注于對公司和組織帶來價值的項目。

展望未來,開發(fā)者將竭力構建和部署能夠增強行業(yè)特定應用的LLM,致力于改善系統(tǒng)之間的互操作性,降低運營成本,并提高效率。使用量身定制的LLM,企業(yè)可以構建滿足其獨特需求的AI應用程序,以提高客戶滿意度,并促進卓越運營。

原文標題:Finding the right large language model for your needs,作者:Amanda Saunders

責任編輯:姜華 來源: 51CTO內容精選
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