LLM正在推进各行各业的打破和效率。在选用一种模型时，企业应该思考预期的运行、速度、安保、老本、言语和易用性。
只管与其他人工智能（AI）技术相比，生成式AI比拟新，但它曾经被用于支持从审查求职者到诊断和介绍疾病治疗的一系列义务。IDC预测，到2028年，80%的首席消息官将依托生成式AI工具来放慢剖析、促成决策和改善客户服务等。
企业正在竞相开掘这项技术的后劲，以提高客户满意度和员工消费劲。为此，它们正在思考经常使用最适宜支持生成式AI运行的大言语模型（LLM），比如AI copilot和聊天机器人。
了解LLM的多样性
当初市面上有少量的LLM可供选用，这象征着企业更有或者找到适宜自己特定需求的LLM，而不是求助于一应俱全的LLM。这可以减速翻新，不过从数百种模型当选用适宜的模型或者很复杂。
在选用LLM时，企业应该思考其预期的运行、速度、安保、老本、言语和易用性。
模型类型包含：
思考模型的大小也很关键，由于这将影响其配置和局限性。一些起因包含如下：
开发者还应该基于谁将经常使用AI模型、运行于何处，思考AI模型必定支持哪些言语。这在现代上班场合显得尤为关键，由于员工或者说多种不同的言语。确保模型能够无缝翻译言语关于用户之间的有效沟通和单干至关关键。
此外，随着主权AI越来越关键，许多国度正在构建经常使用外地言语和数据集训练的专有模型。这使各国能够对AI坚持控制权和自主权，确保这些技术的开发和运行合乎其共同的文明、品德和法律规范。
企业如何经常使用LLM？
LLM支持各种AI运行，包含聊天机器人和预测剖析工具，这些运行正在各行各业带来打破和效率。
针对特定需求量身定制的不同模型准许极速实施AI处置打算和工具，以协助智能处置冗余上班。这为人们腾出了更多的期间和空间，以便专一于对公司和组织带来价值的名目。
展望未来，开发者将竭力构建和部署能够增强行业特定运行的LLM，努力于改善系统之间的互操作性，降落经营老本，并提高效率。经常使用量身定制的LLM，企业可以构建满足其共同需求的AI运行程序，以提高客户满意度，并促成出色经营。
原文题目： Finding the right large language model for your needs ，作者：Amanda Saunders