Advanced Technologies: Beyond Prompting - Choosig a model

Model size:

  • 1B parameters:--classification
    • Pattern matching and basic knowledge of the world.
  • 10B parameters:-- chatbot
    • Greater world knowledge. Can follow basic instructions, but just knows more esoteric facts about the world.
    • especially if you were to fine-tune it to become better at the types of specific instructions you wanted to follow
  • 100B+ parameters: -- brainstorming partner
    • Rich world knowledge. Complex reasoning.
    • know a lot of things about physics, philosophy, history, science, and so on,

Closed or open source?

  • Closed-source models
    • Cloud programming interface
    • Easy to use in applications
    • More large/powerful models
    • Relatively inexpensive
    • Some risk of vendor lock-in
  • Open-source models
    • Full control over the model
    • Can run on your own device(on perm, PC, etc.)
    • Full control over data privacy/access
相关推荐
Dawson Zhu几秒前
《Agentic Design Patterns》第 19 章导读:评估与监控
人工智能·语言模型·架构·aigc·agi
鱼宵3 分钟前
Spring AI RAG 问答助手:回答带引用,AI 不再睁眼说瞎话
java·人工智能·spring·springai
lisw053 分钟前
环境智能(ambient intelligence)概述!
网络·人工智能·计算机视觉
虎鲸不是鱼4 分钟前
AI 自动化逆向(五)控制组:区分「没有」和「没取到」
人工智能·自动化·大模型·ai逆向·ai反编译
jerryinwuhan5 分钟前
从GPT到Agent:下一代人工智能系统架构演进
人工智能·gpt·系统架构
console.log('npc')7 分钟前
第 3 章 工程化与项目初始化
前端·人工智能·大模型
墨云安全7 分钟前
AI 渗透测试是怎么实现的?2026 年大模型驱动测试用例生成的工程拆解
网络·人工智能·网络安全·渗透测试·测试用例
阿文和她的Key8 分钟前
私有化 AI 基座的三层分工:环境层、管控层、网关层各自解决什么
网络·人工智能
愤怒火龙果9 分钟前
AI攻防 中转站链路安全
人工智能·网络安全
python机器学习ML10 分钟前
机器学习——XGBoost+贝叶斯优化+特征工程+SHAP+ROC+Calibration+Lift+七视角拆解模型
人工智能·机器学习