探索适合你业务的完美大型语言模型(LLM)，专注于可扩展性、特定性和安全性。探讨LLM的演变、在商业智能和数字转型中的应用。了解令牌、参数和数据隐私，以做出明智的决策。

为你的业务选择完美的大型语言模型(LLM)涉及到驾驭复杂的技术能力和战略考虑。此过程的核心目标是使模型功能的规模与你的业务需求的特殊性相协调。LLMs已经彻底改变了我们与人工智能的互动，成为处理和生成人类语言的关键，具有显著的效率和准确性。这些先进的模型不仅是工具，而且是我们寻求创新、知识和创造性解决方案的合作伙伴，它们具有深度的洞察力，就像一个庞大的图书馆一样随时待命。

LLMs的起源可以追溯到20世纪60年代的ELIZA，为未来的对话式人工智能奠定了基础。然而，直到20世纪90年代，循环神经网络(RNNs)和长短期记忆(LSTMs)的引入才真正增强了我们对语言模式建模的能力。2017年,谷歌开创性地推出了Transformer模型，推动了OpenAI的GPT系列和谷歌的BERT和T5等知名LLMs的发展。

21世纪20年代，这些模型的复杂性激增，GPT-3体现了人工智能理解和生成类似人类文本的能力的飞跃。通过云服务访问这些模型的便利性，突显了它们在人工智能领域日益增长的重要性，直到我在2023年的最后一次更新。

大型语言模型(LLM)关键里程碑

LLMs代表了写作能力的顶峰，能够在广泛的主题范围内生成叙述、回答问题和内容。想象一下，与一个拥有几乎所有主题的百科全书式知识的实体进行对话，时刻准备着贡献富有见解和相关信息。与人类不同，LLMs依靠复杂的算法来预测序列中的下一个单词，这使它们成为智能手机中使用的预测文本技术的高级版本。

教育机器人理解和利用人类语言的过程取决于两个关键概念:“令牌”和“参数”。令牌是语言的基本单位，类似于拼图，可以是整个单词，也可以是单词的片段，甚至可以是标点符号。相反，参数代表了机器人磨练语言能力的内部机制。当机器人接触到更多的例子(或令牌)时，这些参数就会调整，从而提高其预测后续单词或破译句子含义的能力。

OpenAI的Tokenization模型

确定最适合你业务的LLM需要仔细评估模型大小与重点。虽然大型模型拥有广泛的功能和复杂的推理技能，但它们的成本较高。另一方面，规模较小、更专业化的模型可能更具成本效益，但在培训和维护方面需要大量努力以适用于各种应用场景。

最初尝试大规模模型的企业经常发现，为了实现其特定目标而扩展这些模型在经济上是不可持续的，从而转向更有效、更有针对性的解决方案。

利用人工智能解决业务挑战的第一步是清楚地定义你要解决的问题。无论是增强商业智能、客户支持代理还是改进搜索功能，深入了解你的目标都至关重要。例如，专门为编码任务设计的模型，如Code Llama，可以凭借其专业培训在软件开发项目中提供卓越的结果。

对于LLM来说，规模确实很重要，但这并不是唯一需要考虑的因素。一个模型的参数数量表明了它的复杂性和学习能力。然而，综合评估也应考虑模型的架构、训练数据的多样性和范围、优化策略以及变压器模型的效率。这种整体方法可确保更准确地评估模型是否适合你的特定需求。

对于许多组织来说，从头开始开发LLM所需的专业知识、预算和特定要求都令人望而却步。因此，大多数人发现采用现有的模式更实用、更具成本效益。这一战略使企业能够利用先进的人工智能能力，而无需从头开始构建模型所需的大量投资。

a16z报告指出了一种类似的趋势，即通过微调来改进已有的模型，而无需投入大量资金来从零开始构建模型。

选择LLM提供商还需要仔细考虑数据隐私和安全实践。选择具有透明数据处理策略、强大加密和符合全球数据保护法规的提供商。已获得相关安全认证（如ISO/IEC 27001）的提供商表现出对保护数据完整性的认真承诺。

谷歌的安全人工智能框架（SAIF）

对于处理敏感信息，请选择提供内部部署或私有云部署的LLM，以确保更好的数据安全控制。

Huggingface LLM排行榜

采用利用多个供应商的战略对于满足实验和生产环境中的各种需求至关重要。这种策略降低了依赖单一供应商的风险，并利用了不同模型在不同用途下的独特优势。数据清楚地表明，仅依赖一家供应商是不可行的，普遍趋势是使用三家或三家以上的供应商来保证一系列功能和故障安全机制

为你的产品选择正确的LLM需要在可扩展性和特定性之间仔细平衡。LLMs从一开始的演变就凸显了它们在我们的数字工具包中不可或缺的作用。无论你的目标是推进商业智能、促进数字化转型还是保护敏感数据，你的LLM选择都必须符合你的独特目标和道德标准。该框架旨在指导你选择LLM的复杂性，强调规模、定制和安全性的重要性，以满足你的业务特定需求。

生成人工智能的预算正在飙升。企业对大型语言模型的投资，预计将同比增长150%。这可能反映出人们对LLM在企业运营中的应用越来越感兴趣也越来越有价值。