大型語言模型關鍵字列表
在數據驅動的時代，利用專有數據訓練大型語言模型正成為企業獲取競爭優勢的關鍵。
隨著AI應用的深化，越來越多的企業轉向開源大型語言模型（LLM），以實現更大的靈活性、控制權和成本效益。
隨著開源AI模型的普及，企業在選擇合適的模型時面臨諸多挑戰。Endor Labs通過對各種開源AI模型的全面分析，為企業提供了詳細的參考，幫助他們根據業務需求做出最佳選擇。
AI技術的應用往往讓小型企業和初創公司望而卻步，特別是對于預算有限且缺乏技術團隊的企業而言，然而，基礎模型的出現為這些企業打開了大門。基礎模型通過大量數據預訓練，能夠針對不同需求靈活調整，幫助企業加速AI實施、降低成本并優化流程。
在AI項目試點過程中，IT和業務領導者面臨著如何判斷何時終止項目的挑戰。盡管AI試點的失敗率較高，但過早放棄可能會錯失未來的巨大收益，拖延則可能浪費大量資源。
本文探討了不同公司對AI編程助手的使用體驗及其對生產力的影響，并強調了對AI助手期望的適當調整。
B2B SaaS行業面臨挑戰：裁員潮與宏觀經濟壓力的雙重打擊
最近有越來越多的猜測認為，大型語言模型對整個軟件生態系統構成了威脅。
企業領導人和董事會明白，他們的企業必須開始利用GenAI的革命性潛力，但是，當他們在AI安全問題的雷區運營時，他們是如何開始考慮識別初始用例和原型的呢？
現在，每個人都在奔跑，展示他們在人工智能上花了多少錢，以及它將如何改變一切，這種鳥槍式的投資方式不可避免地會導致一些巨大的成功和許多失敗。
采用OpenAI還是DIY?揭開自托管大型語言模型的真實成本
你遇到的最強大的LLMs擁有數十億參數，達到數百千兆字節，并且需要大量努力才能擴展。在一個需要低延遲的實時系統中，你不能像使用傳統模型那樣簡單地將它們插入你的應用程序。盡管你對團隊建設必要基礎設施的能力充滿信心，真正的關注點在于這種轉變的成本。
馬斯克宣布，xAI已經開始在全球最強大的AI訓練集群——位于田納西州孟菲斯的孟菲斯超級集群上進行訓練，該集群包含10萬個液冷的Nvidia H100圖形處理單元，旨在到2024年12月訓練出世界上最強大的AI。
隨著人工任務變得不再重要或被AI輕易取代，中低層職位將經歷最大的變化。
本文探討了AI在營銷中的應用，并分享了營銷和廣告領域的領導者們的頂級建議。
在GenAI引領技術進步的新時代，數據治理的重要性日益凸顯。
Miso ai的聯合創始人Lucky Gunasekara和Andy Hsieh討論了如何超越檢索增強生成，打破問題背景和假設，這是企業級服務的關鍵。
社交媒體巨頭LinkedIn轉向GenAI，以提升其會員服務，本文介紹了其工程師在利用LLMs取得業務成果方面所學到的一些內部經驗。
走出GenAI的蜜月期：CIO從試點到規模化應用GenAI需要面對的七個嚴峻現實
要實現GenAI的規模化應用，CIO需要專注于更少但更重要的事項，并將其做的更好。
要正確擴展GenAI需要一種特定類型的CIO，你是其中之一嗎？
關于GenAI的討論愈演愈烈，盡管有這么多的討論和期望，實際上，大多數公司還未能真正從中獲益。
在采訪中，Elastic企業的威脅與安全情報主管Jake King討論了企業在倉促部署大型語言模型（LLM）時面臨的新安全風險和漏洞。
從頭開始構建一個新的大型語言模型(LLM)可能會讓一家公司花費數百萬甚至數億美元，但有幾種方法可以部署定制的LLM，它們更快、更容易，最重要的是，更便宜。
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