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。
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