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Florian Douetteau，Dataiku 首席执行官兼联合创始人
如今，能够构建自己的专用小型模型有很多好处。例如，当您构建应用程序的第二个版本时，您可以使用开放模型来提高准确性，并在此基础上进行长期构建，而不仅仅是短期构建。

对于我们感兴趣的许多用例，包括文本分析和从模型中查找文档中的正确信息等，未来几年将会更好，我们可能会看到某种形式的性能停滞。正因为如此，您将在企业中使用各种模型，无论是否专业。而不仅仅是一两个供应商在发号施令。

Jed Dougherty，Dataiku 平台战略副总裁
组织可以通过多种方式部署其 LLM。他们 保加利亚 Whatsapp 数据 可以在本地部署，也可以通过云提供商部署，也可以从 ISV（如 Anthropic 或 OpenAI）那里选择。

这三种部署选项或 LLM 访问选项之间的选择将基于组织的风险状况、他们愿意花多少钱以及他们想要构建的应用程序类型的组合。

例如，如果您尝试构建一个多模式应用程序，直到最近，大型 API 服务才开始将图像转换为文本。但是，一些本地 Hugging Face 模型（例如 Llama）可以做到这一点。这是您在选择 LLM 时非常具体的用例考虑因素。