新一代大规模语言模型（LLM）正在取代 OpenAI 和类似公司。 Databricks最近发布了DBRX，标志着专业化、轻量级、多个LLM组合、企业使用、以更低的成本获得更好的结果的新趋势。虽然传统的整体解决方案给客户带来了高昂的成本，但新型架构可以实现更好的结果，而且速度更快、成本更低，而且有时无需 GPU 或培训。
专为专业人士设计，依靠自我调整和定制。在当前的融资模式下，许多初创公司从大公司获得资金，这给客户带来了高昂的成本。但依赖供应商中立的风险投资的初创公司可能能够通过提供更便宜的替代方案来竞争。
致力于开发新法学硕士的初创公司尚未考虑通过广告将产品货币化，但作者正在考虑这种选择，大客户也表示了兴趣。除了结合专门的法学硕士之外，新的法学硕士趋势是集成方法，它将多个专注于同一主题的法学硕士结合起来，并从每个模型中发挥出最好的效果。
这种新架构解决了延迟、准确性和相关性、成本和责任（避免数据泄漏和昂贵的错觉）等主要问题。仔细选择输入源和智能爬行以重建隐藏结构是该架构的关键要素。
【新闻评论】
新一代大规模语言模型（LLM），包括Databricks推出的DBRX，代表了取代OpenAI和其他类似公司的新趋势。这些新模型的目标是专业化、轻量级、多个法学硕士的组合、企业设计以及低成本的高成果。虽然传统模型给客户带来了高昂的成本，但新架构更快、更便宜，并且能够在没有幻觉的情况下实现更好的结果，有时甚至不需要 GPU 或训练。
这种新方法是为专业人士设计的，依赖于自我调整和定制。在当前的融资模式中，许多初创公司从大公司获得资金，这给客户带来了高昂的成本。但依赖供应商中立的风险投资的初创公司可能能够通过提供更便宜的替代方案来竞争。
除了结合专门的法学硕士之外，一个新的法学硕士趋势是集成方法，它将多个专注于同一主题的法学硕士结合起来，并从每个模型中发挥出最好的效果。这种方法解决了延迟、准确性和相关性、成本和责任（避免数据泄漏和昂贵的错觉）等主要问题。
仔细选择输入源和智能爬行以重建隐藏结构是该架构的关键要素。这允许用户选择最适合他们需求的类别并获得快速准确的结果。
这一新架构的推出标志着AI技术演进的重要转折点。需要更高效、更具成本效益的解决方案来取代传统的大型模型。这可以使企业更广泛地利用人工智能并加速人工智能技术的采用和发展。然而，实施新的架构会带来各种挑战，例如确保数据隐私和安全。应对这些挑战并适当管理技术演进对于人工智能技术的未来发展至关重要。