2024 年 8 月 13 日
扩展人工智能
凯蒂·格拉索
大型语言模型 (LLM) 的快速发展正在重塑企业技术格局。作为 CIO 或 IT 领导者，了解如何有效利用这些强大的工具对于保持竞争力至关重要。
因此，我们与 O'Reilly Media 合作 柬埔寨 WhatsApp 数据 出版了一本技术指南《LLM 网格：企业中使用生成式 AI 的实用指南》，该指南由我们自己的 AI 战略主管Kurt Muehmel撰写。第一章（现已发布，我们在下面提供了预览）涵盖了在企业中使用 LLM 的挑战。
让我们分析一下一些挑战：
1. LLM 生态系统多样化且不断发展
市场上有各种各样的 LLM，从 GPT-4 等通用模型到针对特定行业或任务的专用模型。这种多样性允许定制解决方案，但在为每个用例选择合适的模型时也需要仔细考虑。
2. 模型尺寸很重要，但并不是一切
较大的模型通常性能更好，但推理成本更高，并且可能会牺牲速度。平衡每个应用程序的功能和资源需求至关重要。第一章深入探讨了推理成本、推理速度、任务覆盖率和性能、上下文窗口以及根据正确的任务调整模型大小，以便选择在能力、性能、成本和复杂性之间取得适当平衡的模型。