本土大型语言模型的案例分析
原文英文,约1000词,阅读约需4分钟。发表于: 。Recent developments in building large language models (LLMs) to boost generative AI in local languages have caught everyone’s attention. This post focuses on the needs and challenges of homegrown...
本文关注快速发展的技术环境中本土LLMs的需求和挑战,建立本土LLMs是一项重要的技术进步,为每个人参与数字化转型树立了先例,同时使企业能够扩大业务范围,连接并服务全球各地的多样化客户群体。建立这样的模型需要获取本地语言的数据,同时需要高性能计算基础设施和资金支持。此外,LLMs对数据中心的依赖性较高,需要能源高效的芯片。建立本土LLMs不仅可以在数据上占据主导地位,还可以在促进多元文化方面发挥重要作用。此外,LLMs的发展也将创造就业机会,并为非英语使用者提供使用技术的机会,改善他们的生活方式。建立包容各种语言的AI模型有助于弥合数字鸿沟,使每个人都能享受到这些技术进步带来的机会。