23、大模型如何选型？如何基于场景选用 ChatGLM、LlaMa、 Bert 类大模型？
选择使用哪种大模型，取决于具体的应用场景和需求。下面是一些指导原则。
ChatGLM 大模型：ChatGLM 是一个面向对话生成的大语言模型，适用于构建聊天机器人、智能客 服等对话系统。如果你的应用场景需要模型能够生成连贯、流畅的对话回复，并且需要处理对话上下 文、生成多轮对话等，ChatGLM 模型可能是一个较好的选择。ChatGLM 的架构为 Prefix Decoder， 训练语料为中英双语，中英文比例为 1:1。所以适合于中文和英文文本生成的任务。
LlaMA 大模型：LLaMA（Large Language Model Meta AI）包含从 7B 到 65B 的参数范围，训 练使用多达 14,000 亿 tokens 语料，具有常识推理、问答、数学推理、代码生成、语言理解等能力。 它由一个 Transformer 解码器组成。训练预料主要为以英语为主的拉丁语系，不包含中日韩文。所 以适合于英文文本生成的任务。
Bert 大模型：Bert 是一种预训练的大语言模型，适用于各种自然语言处理任务，如文本分类、命名 实体识别、语义相似度计算等。如果你的任务是通用的文本处理任务，而不依赖于特定领域的知识或 语言风格，Bert 模型通常是一个不错的选择。Bert 由一个 Transformer 编码器组成，更适合于 NLU 相关的任务。
在选择模型时，还需要考虑以下因素：
数据可用性：不同模型可能需要不同类型和规模的数据进行训练。确保你有足够的数据来训练和微调 所选择的模型。计算资源：大模型通常需要更多的计算资源和存储空间。确保你有足够的硬件资源来支持所选择的模 型的训练和推理。
预训练和微调：大模型通常需要进行预训练和微调才能适应特定任务和领域。了解所选择模型的预训 练和微调过程，并确保你有相应的数据和时间来完成这些步骤。
最佳选择取决于具体的应用需求和限制条件。在做出决策之前，建议先进行一些实验和评估，以确定 哪种模型最适合你的应用场景。