應用生成式AI提升效率、改進產品使用體驗，已是現在進行式。但隨著AI快速進展，模型選項變得多元，反而讓企業遇上選擇障礙。其實找出合適的模型，只是眾多問題之一。
打開某間雲端服務商AI平台服務的文件說明，除了該廠商自力研發的大語言模型（Large Language Model, LLM），Anthropic的Claude、Meta的Llama、AI21的Jamba……，能挑選的項目快要溢出網頁邊框。
「現在AI模型真的非常多，可能有上千、上萬個，」台灣IBM資料與人工智能解決方案技術顧問許芮萍分享，每種模型有各自的參數與特性，數量又多到目不暇給，幫助企業導入AI時，客戶總會問到模型應該怎麼選的問題。
這個情況，和過去很不一樣。
將時間倒退兩年，2023年初的LLM地景，只能以「稀疏」（sparse）形容。
「當時只有少數模型可供挑選，只要看功能和應用程式介面（API），就能找到最適合的模型，」任職於微軟開發者關係團隊、負責AI業務的倪蒂雅（Nitya Narasimhan）在一篇文章中寫道。
