第二章：探索和比较不同的LLMs

第二章 : 探索和比较不同的 LLMs Exploring and comparing different LLMs 点击该图片看本章导学视频 在上一章中，我们了解了生成式人工智能如何改变技术格局、LLMs 工作原理，以及企业（例如“Our startup”）如何将它们应用到自己的应用场景中并得到发展！ 在本章中，我们将比较和对比不同类型的大型语言模型以了解它们的优缺点。 我们初创公司技术旅程的下一步是 LLMs 的前景并了解哪些适合我们的案例 本章概述 本章内容包括： 当前落地的不同类型的 LLMs 。 在 Azure 中测试、迭代和不同模型使用场景的比较 如何部署 LLMs 。 学习目标 完成本章学习后，您将会学习到： 为您的应用场景选择合适的模型。 了解如何测试、迭代和提高模型的性能。 了解企业如何部署模型。 认识不同的 LLMs 大型语言模型 (LLM) 可以根据其架构、训练数据和用例进行多种分类。 了解这些差异将有助于“Our startup”根据场景选择正确的模型，并了解如何测试、迭代和提高性能。 LLM 模型有许多不同类型，您选择的模型取决于您的用途、您的数据、您准备支付...