领域模式问题之大模型应用的规模成本增加如何解决

简介: 领域模式问题之大模型应用的规模成本增加如何解决

问题一:实践中,为什么可能会在旧模型上打补丁?

实践中,为什么可能会在旧模型上打补丁?


参考回答:

可能会因为开发效率的原因无法在模型无法支撑现实变化时立即修改模型,因此不得不在旧的模型上打补丁。


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问题二:领域模型设计有什么挑战?

领域模型设计有什么挑战?


参考回答:

领域模型设计的挑战之一是需要在现实世界建模时找到不变性和可能变化的地方,并为此留出扩展性,这需要对火候有精准的掌握。


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问题三:大模型软件与传统计算机软件在扩张成本上有什么不同?

大模型软件与传统计算机软件在扩张成本上有什么不同?


参考回答:

传统计算机软件可以几乎零成本地复制扩张,而大模型软件的扩张成本相对较高。这是因为大模型的训练和运行需要大量的计算资源,导致其扩张成本不再像传统计算机软件那样低廉。


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问题四:大模型应用的规模成本为何会增加?

大模型应用的规模成本为何会增加?


参考回答:

主要是因为其需要消耗大量的计算资源,并且目前的大模型服务提供商如OpenAI是按照token数量收费,这导致每次调用大模型都会产生费用,从而增加了应用的规模成本。


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问题五:大模型计算速度如何?

大模型计算速度如何?


参考回答:

大模型的计算速度相对缓慢。对于需要等待大模型完整生成结果的应用场景,如生成接口参数或SQL,用户必须等待较长时间,这可能会影响用户体验。


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