一位 Ringer 客户端使用创新的安全解决方案，将其各种 AI 模型包装在 API 包装器中。此包装器充当中间层，可以标记敏感数据、阻止传输某些信息并控制发送到 AI 模型的数据。它为多个模型提供了单一入口点，使 IT 团队能够管理哪些模型可用，同时保持一致的访问方法。
专业提示：Hugging Face提供了一个有价值的排行榜，可以跟踪公共、私人和开源模型并显示它们的各种许可安排。
米斯特拉尔与骆马
用于构建自定义 AI 模型的两个突出的开源选项是Mistral和Llama。
在并行比较中，Mistral 在多个指标上都表现出了优异的性能，包括更快的处理速度和更小模型的更好性能。
两种模型都有不同的大小或层级以及不同的权重，从而影响计算机存储要求、硬件规格和推理速度。
Mistral 在处理非结构化或“杂乱”语言（例如社交媒体内容）方面表现 克罗地亚电话数据 出特别强的优势。Llama 3 是一款功能强大的通用模型，并受益于广泛的社区支持，尤其是通过 Llama Lounge subreddit 等资源。
Mistral 和 Llama 等开放模型正在迅速缩小与 ChatGPT 和 Claude 之间的性能差距。在某些专业领域（例如医疗保健和技术领域），这些开放模型甚至可以超越其专有模型，尽管 ChatGPT 在一般应用中仍保持着显著的领先地位。
Yash Gad是Ringer Sciences的创始人兼首席执行官，该公司专门帮助营销人员构建和维护定制的 AI 模型。在LinkedIn上与 Yash 联系并订阅他的Blinded by AI 新闻通讯。
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