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年增加了七倍这不仅表明人们的兴趣日益浓厚而且表明制定这些举措相对容易技能也更高见图。这种增长在一定程度上得益于开源基础模型的可用性而这些模型本身也受益于数据多样性计算进步和算法创新。但是正如下文所示东南亚国家在政府研究和行业层面显然也对加速人工智能的发展尤其是本地化的发展感兴趣。图年发布的数量外部模型杠杆还是依赖在创建时开发人员面临一个选择从头开始预训练模型从头开始训练模型或微调现有的基础模型。最简单的方法是从头开始预训练是从零开始教模型关于语言的一切。

从头开始训练是从零开始教模型一项特定的技能。这些方法使开发人员能 新加坡 whatsapp 数据 够更好地控制模型的输出。或者开发人员可以微调开源模型。这涉及采用已经了解很多内容的预训练模型并使用较小的数据集对其进行针对特定技能或任务的集中训练。微调路线创建或收集本地语言数据集来微调先进的商业的基于英语的模型见表。考虑到从头开始预训练模型的计算成本高昂且数据量大这种方法很大程度上是出于成本和便利性的考虑。大型科技公司在这方面具有明显的比较优势。

例如谷歌的来自的双向编码器表示是年底发布的原始架构之一其基本模型的参数大小已经达到亿大型模型的参数大小已经达到亿。参数是指配置模型如何处理输入和产生输出的变量。年发布的最小大型语言模型模型拥有亿个参数。将定位为一个开源基础模型需要进行微调和本地化。从某种程度上讲开放性缓解了少数大型资源丰富的公司与世界其他地区规模较小较为初级的计划之间的权力不对称。但开放的外表实际上可能会通过隐藏的专有做法延续权力不平衡市场集中化和企业控制。