LLM正在推动各行各业的突破和效率。在选择一种模型时，企业应该考虑预期的应用、速度、安全、成本、语言和易用性。

虽然与其他人工智能（AI）技术相比，生成式AI比较新，但它已经被用于支持从审查求职者到诊断和推荐疾病治疗的一系列任务。IDC预测，到2028年，80%的首席信息官将依靠生成式AI工具来加快分析、促进决策和改善客户服务等。

企业正在竞相挖掘这项技术的潜力，以提高客户满意度和员工生产力。为此，它们正在考虑使用最适合支持生成式AI应用的大语言模型（LLM），比如AI copilot和聊天机器人。

了解LLM的多样性

如今市面上有大量的LLM可供选择，这意味着企业更有可能找到适合自己特定需求的LLM，而不是求助于一应俱全的LLM。这可以加速创新，不过从数百种模型中选择合适的模型可能很复杂。

在选择LLM时，企业应该考虑其预期的应用、速度、安全、成本、语言和易用性。

模型类型包括：

考虑模型的大小也很重要，因为这将影响其功能和局限性。一些因素包括如下：

开发者还应该基于谁将使用AI模型、应用于何处，考虑AI模型必须支持哪些语言。这在现代工作场所显得尤为重要，因为员工可能说多种不同的语言。确保模型能够无缝翻译语言对于用户之间的有效沟通和协作至关重要。

此外，随着主权AI越来越重要，许多国家正在构建使用当地语言和数据集训练的专有模型。这使各国能够对AI保持控制权和自主权，确保这些技术的开发和应用符合其独特的文化、道德和法律标准。

企业如何使用LLM？

LLM支持各种AI应用，包括聊天机器人和预测分析工具，这些应用正在各行各业带来突破和效率。

针对特定需求量身定制的不同模型允许快速实施AI解决方案和工具，以帮助自动处理冗余工作。这为人们腾出了更多的时间和空间，以便专注于对公司和组织带来价值的项目。

展望未来，开发者将竭力构建和部署能够增强行业特定应用的LLM，致力于改善系统之间的互操作性，降低运营成本，并提高效率。使用量身定制的LLM，企业可以构建满足其独特需求的AI应用程序，以提高客户满意度，并促进卓越运营。

原文标题：​ ​ Finding the right large language model for your needs ​ ​，作者：Amanda Saunders