布魯姆

[rumana777]

BigScience 創建的開源、多語言、多模式 LLM。它在龐大的資料集上進行訓練，可以產生 46 種語言和 13 種程式語言的內容。

3.駱駝
它是 Meta 創建的一組大型語言模型。 LLama 的開源生成文字模型大小範圍從 LLama 7B 到 70B。它們可免費用於商業和研究目的。 LLama 的第一個版本於 2023 年初公開發布，第二個版本 LLama 2 也於 7 月推出。

4. GPT-3 和 GPT-4
這些專有模型由 OpenAI 開發，以其出色的文本生 銷售數據 成能力而聞名。特別是 GPT-4，它是最先進的 LLM 之一，在文本完成、總結、翻譯、問答和創意寫作等各種任務方面表現出色。

LLM 的一個特別有用的用例是解析文字資訊：從大量文字中提取見解，並轉換和標準化資料值。然而，毫無疑問，許多非常有益的做法仍有待發現。試驗這些工具；勇敢嘗試，透過不斷嘗試和錯誤來學習。

隨著您獲得更多經驗和信心，您在數據處理中使用人工智慧的旅程將會不斷發展。

擁有不斷學習和實驗的心態至關重要。人工智慧領域不斷發展，了解最新趨勢和技術至關重要。

尋找資源，加入社區並分享您的經驗。透過以開放的心態踏上這段旅程，您將為成功做好準備。

結論
最後，人工智慧改變資料處理的潛力是巨大的。人工智慧可以徹底改變我們處理、分析和洞察公共網路數據的方式。

正如我們所探索的，人工智慧不僅僅是一種工具；它是我們探索數位世界的合作夥伴。擁抱人工智慧，您將發現新的方法來增強您的工作，發現隱藏的見解並做出明智的決策。

數據處理的未來已來，由人工智慧驅動。您準備好加入這場令人興奮的旅程了嗎？