2023年的大型語言模型領域經歷了許多快速的發展和創新，發展出了更大的模型規模並且獲得了更好的效能，那麼我們普通使用者是否可以定製我們需要的大型語言模型呢？
首先你需要有硬體的資源，對於硬體來說有2個路徑可以選。高效能和低效能，這裡的區別就是是功率，因為精度和訊息長度直接與引數計數和GPU功率成比例。
定製語言模型的目標應該是在功能和成本之間取得平衡。只有知道自己的需求和環境，才能夠選擇響應的方案。因為無論你計劃如何訓練、定製或使用語言模型，都是要花錢的。你能做的唯一免費的事情就是使用一個開源的語言模型。
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