今天介绍扎克伯格的Meta刚发布的AI““与的”“的区别
如果作为一个AI领域的创业者，或者商家应该选哪一个比较合适
问 ：Meta推出了 ai，这个的特点以及如何能够实现商业化 ？
答 ：Meta发布的Llama 2是一个为商业用途设计的开源大规模语言模型。这是开源AI的重大发展，共同开发的已经有机会预先尝试了Llama 2的模型，并对其能力和可能的应用范围印象深刻
Llama 2的特性：
– Llama 2包括7B、13B、70B的模型，训练使用的token比LLaMA更多。此外，也包括了针对指令和聊天进行微调的版本。
– Llama 2 和其他领先的可用于商业用途的开源模型为企业提供了一个重要的机会，即拥有自己的模型，并通过这些模型完全拥有他们的AI生成应用程序
– 没有供应商锁定和强制的淘汰计划，可以在保留对训练模型的完全访问权的同时，使用企业数据进行微调，模型的行为不会随时间变化，并且具有在可信赖的基础设施中提供私有模型实例的能力
商业化的可能性：
– 使用Llama 2，企业可以拥有自己的AI生成应用程序。这样，可以避免供应商锁定和强制的淘汰计划可能性
– 企业可以在自己的数据中微调模型，并保持对训练模型的完全访问权。这样可以保证模型的行为随着时间的推移不会改变。
– 可以在可信赖的基础设施内提供私有模型实例。这样可以严格控制生成AI应用的准确性、偏见和性能
– 看到许多客户在各种生成AI的使用案例中采用开源的大规模语言模型，由于开源模型的质量正在迅速提高，客户比较API基模型和这些模型的质量、成本、可靠性、安全性的机会也在增加
– ，看到许多客户在各种AI生成用例中采用开源的大规模语言模型，由于开源模型的质量正在迅速提高，客户们在比较这些模型和API-based模型的质量、成本、可靠性和安全性方面的尝试正在增加，
但是，Llama 2的许可证有一些限制，所以请查看官方的许可证信息以获取详细信息
问 ：Llama 2 和 有什么区别？另外，如果企业要进行商业化，使用Llama 2和使用的API有什么不同？
答 ：Llama 2 和 都是大型语言模型，能够执行自然语言处理任务，但它们之间存在一些很大的区别
– 所有权和定制：Llama 2是一个开源模型，企业可以使用自己的数据对其进行微调，并完全集成到自己的应用程序中。另一方面，由拥有，并通过提供的API进行使用。因此，商家当使用的API时，对模型的行为和更新计划的直接控制将受到限制，很难做定制化
– 成本：如果你自己托管和管理Llama 2，其成本将取决于你的基础设施和计算资源。而如果你使用的API，你需要支付API的使用费用。
– 性能和可靠性：Llama 2和的性能和可靠性取决于训练模型的方法、使用的数据以及特定的任务。一般来说，这些模型都是在大规模的文本语料库上训练的，可以执行广泛的自然语言处理任务。
企业进行商业化时的区别：
– 使用Llama 2的情况下：企业可以使用自己的数据微调模型，并将其完全集成到自己的应用程序中，这样，可以完全控制模型的行为，并根据自己的需求进行优化。但是，托管和管理模型会产生成本。
– 使用 API的情况下：企业可以通过API利用的功能。这意味着，企业将模型的托管和管理责任交给。然而，对企业来说这样限制了对模型行为和更新日程的直接控制，并且需要支付 API的使用费用。
最后选择哪种方案，这取决于企业的具体需求、还有资源和战略，来决定。
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