静态网站做等级保护,网站建设必会的软件有哪些,内部网站建设计划,wordpress调用上传图片开源大模型和大模型 API 都是人工智能领域中的重要概念#xff0c;它们各自有一些优缺点。
开源大模型#xff1a;
优点#xff1a;
免费使用#xff1a; 大多数开源大模型是免费提供的#xff0c;任何人都可以访问和使用这些模型#xff0c;降低了使用门槛。可定制性…开源大模型和大模型 API 都是人工智能领域中的重要概念它们各自有一些优缺点。
开源大模型
优点
免费使用 大多数开源大模型是免费提供的任何人都可以访问和使用这些模型降低了使用门槛。可定制性 可以根据自己的需求修改和定制开源大模型以适应特定任务或领域。透明度 由于是开源的模型的结构和参数通常是公开可见的使用户能够更好地理解模型的工作原理。
缺点
资源需求 训练和运行大模型需要大量的计算资源和存储空间这可能对个人或小型团队来说是一个挑战。技术门槛 修改和使用开源大模型可能需要一定的技术知识对非技术背景的用户来说可能不太友好。更新和维护 用户需要定期更新模型以获取最新的性能和功能这可能需要一些额外的工作。
大模型 API
优点
简便易用 大模型 API 提供了简单的接口使用户能够轻松地集成和使用大模型无需深入了解底层技术。无需本地资源 不需要拥有大量的计算资源或存储空间用户可以通过 API 直接调用远程模型。实时更新 API 提供商通常会负责更新和维护模型用户无需担心过时的问题。
缺点
付费模式 大多数大模型 API 都是基于付费的模式对于大规模使用的用户可能会带来一定的成本。有限定制性 对于一些特殊需求或定制任务大模型 API 的灵活性可能相对较低。隐私问题 使用大模型 API 通常需要将数据发送到云端可能涉及用户数据隐私的问题。
选择使用开源大模型还是大模型 API 取决于用户的具体需求、资源情况以及技术能力。有些情况下两者也可以结合使用根据实际需求进行灵活选择。
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一、全套AGI大模型学习路线
AI大模型时代的学习之旅从基础到前沿掌握人工智能的核心技能 二、640套AI大模型报告合集
这套包含640份报告的合集涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师还是对AI大模型感兴趣的爱好者这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。 三、AI大模型经典PDF籍
随着人工智能技术的飞速发展AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型如GPT-3、BERT、XLNet等以其强大的语言理解和生成能力正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。 四、AI大模型商业化落地方案 阶段1AI大模型时代的基础理解
目标了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。内容 L1.1 人工智能简述与大模型起源L1.2 大模型与通用人工智能L1.3 GPT模型的发展历程L1.4 模型工程 - L1.4.1 知识大模型 - L1.4.2 生产大模型 - L1.4.3 模型工程方法论 - L1.4.4 模型工程实践L1.5 GPT应用案例
阶段2AI大模型API应用开发工程
目标掌握AI大模型API的使用和开发以及相关的编程技能。内容 L2.1 API接口 - L2.1.1 OpenAI API接口 - L2.1.2 Python接口接入 - L2.1.3 BOT工具类框架 - L2.1.4 代码示例L2.2 Prompt框架 - L2.2.1 什么是Prompt - L2.2.2 Prompt框架应用现状 - L2.2.3 基于GPTAS的Prompt框架 - L2.2.4 Prompt框架与Thought - L2.2.5 Prompt框架与提示词L2.3 流水线工程 - L2.3.1 流水线工程的概念 - L2.3.2 流水线工程的优点 - L2.3.3 流水线工程的应用L2.4 总结与展望
阶段3AI大模型应用架构实践
目标深入理解AI大模型的应用架构并能够进行私有化部署。内容 L3.1 Agent模型框架 - L3.1.1 Agent模型框架的设计理念 - L3.1.2 Agent模型框架的核心组件 - L3.1.3 Agent模型框架的实现细节L3.2 MetaGPT - L3.2.1 MetaGPT的基本概念 - L3.2.2 MetaGPT的工作原理 - L3.2.3 MetaGPT的应用场景L3.3 ChatGLM - L3.3.1 ChatGLM的特点 - L3.3.2 ChatGLM的开发环境 - L3.3.3 ChatGLM的使用示例L3.4 LLAMA - L3.4.1 LLAMA的特点 - L3.4.2 LLAMA的开发环境 - L3.4.3 LLAMA的使用示例L3.5 其他大模型介绍
阶段4AI大模型私有化部署
目标掌握多种AI大模型的私有化部署包括多模态和特定领域模型。内容 L4.1 模型私有化部署概述L4.2 模型私有化部署的关键技术L4.3 模型私有化部署的实施步骤L4.4 模型私有化部署的应用场景
学习计划
阶段11-2个月建立AI大模型的基础知识体系。阶段22-3个月专注于API应用开发能力的提升。阶段33-4个月深入实践AI大模型的应用架构和私有化部署。阶段44-5个月专注于高级模型的应用和部署。
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