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| 生成式 AI 的多样性ChatGPT 让人们误以为自己都是 AI 专家，但这种表面的简单性掩盖了生成式 AI 领域的复杂性。 CEO 在构建 AI 模型组合时必须考虑这些复杂因素。 生成式 AI 模型有多种类型，每种模型的功能、效果和成本都大相径庭。 模型的所有权、开发方式和训练数据集的大小都是影响不同应用场景下模型选择的重要因素。 由于训练单个大语言模型 (LLM) 需要海量数据和资源，因此围绕生成式 AI 讨论的一个主要问题就是规模。 因此，许多 CEO 都在考虑是否应为其业务大规模扩展大型 AI 模型，或者还是应当开发针对特定用途的小型专业 AI 模型。 答案是需要双管齐下。 许多组织已经开始这样做了。 目前，一家典型的组织使用 11 种生成式 AI 模型，并预计会在未来三年内将其模型组合扩大约 50%。 为什么需要如此多的模型？因为每个应用场景都有各自的需求和限制，而不同的业务问题也需要不同类型的模型。
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