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LLM 生成的文本的质量至关重要，但不足以评估其是否适用于特定用例。本节旨在总结其他重要标准以及何时应考虑这些标准。对于专有模型，有关这些标准的信息通常可以在 API 文档或模型技术报告中找到。对于开放权重模型，最好的信息来源通常是 HuggingFace 中心上模型页面上的资源。

法学硕士 (LLM) 的特点
首先，LLM 的架构以及训练和微调的方式可以使其或多或少适合给定的用例。我们在下面介绍了需要关注的关键特性。

LLM选拔的特点

服务基础设施的特点
这些功能取决于 LLM。只要服务基础设施允许，所有 LLM 都可以提供以下功能。这些功能还会影响 LLM 的适用性和易用性。

基础设施标准

服务效率
如果用例需要与用户进行实时交互或涉及大量数据，则服务平台的效率（尤其是生成成本、延迟和吞吐量）可能成为重要的决策因素。

LLM 标准的有效性

可用性
最后，即使给定的 LLM 在理论上是某个用例的正确选择，我们也需要确保 新加坡电话号码数据 它可以在该特定用例的上下文中使用。

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Dataiku 如何提供帮助？
生成式人工智能领域发展如此之快，人们很容易对抓住所有机会感到既眼花缭乱又兴奋不已。在这种情况下，重要的是要跟踪最新发展，保持开放的选择，避免过度投资于渐进式改进，因为这些改进可能会被新的更强大的模型所淘汰。

作为通用 AI 平台，Dataiku 是构建和交付生成式 AI 应用程序的理想平台，它以稳健且面向未来的方式提供生成式 AI 应用程序，同时在 LLM 性能、成本和风险之间做出明智的权衡。特别是，Dataiku 的LLM Mesh使从业者能够轻松地从一个 LLM 切换到另一个 LLM，而无需修改 Dataiku 项目的流程或代码配方。这样，团队可以快速安全地集成新的或更合适的技术，与您选择的数据和 (Gen)AI 服务堆栈连接，完全遵守您在 Dataiku 中轻松定义的治理政策。