现在，个人和小团队构建和运行自己的大语言模型在技术上是可行的，这与往年相比有了显著变化。然而，文章认为，对于大多数用例而言，与使用 API 服务相比，这种方法在经济上是不可行的。作者区分了从头开始训练前沿模型、预训练较小模型、微调现有开源模型以及在现有模型之上构建系统，并强调微调和自托管是人们考虑的最常见场景。 AI
影响 劝阻大多数用例中的自托管大语言模型，建议使用 API 仍然更具成本效益。
排序理由 文章提供了关于构建大语言模型与使用大语言模型 API 的成本效益的意见和分析，而不是宣布新版本或事件。
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