如何定制企业私有化AI大模型？定制行业专有大模型、企业llm知识库的路径和方法论，含llm知识库构建演示案例

这是中文翻译：根据对话，以下是一些重要点：1. 训练大型模型的成本：讲者估算培育单个T类模型（相当于100多亿参数）的成本可能在4-5百美元之间，取决于使用的 алгорит块和场景。2. 大型模型与知识地图的差异：讲者指出，虽然大型模型在最近几年内有了进步，但还有一些重要的差异 между他们和知识地图。例如，大型模型具有更多的能力，但也受到 контекст理解的限制。3. 数据的意义：讲者高举数据在训练大型模型上的重要性。他们注意到一些公司可能拥有庞大的数据，但不是所有公司都拥有这种数据，有时候特定场景下会缺乏这类数据。4. 自主解决方案：讲者建议 companys 不要靠外部力量提供解决方案， Instead, they should focus on developing their own self-solution strategies。这可能包括通过算法来Optimize the training process或开发新的技术提高模型质量。5. 大型模型的潜在 potencial：虽然面临一些挑战，但讲者认为大型模型可以革命化多个行业，包括客户服务和语言翻译。他们提醒这类模型可以从�humongous数据库中学习，并提供更加准确和有价值的回答。6. 技术限制：讲者认为，虽然大型模型在最近几年内有了进步，但还有一些技术限制，防止它们完全理解场景。他们 suggerst 可能需要一些时间才能实现这种技术。7. 地点理解的重要性：讲者认为scene understanding在对话AI中是非常重要的。他们注意到，虽然大型模型在最近几年内有了进步，但还有一些差异 between them and knowledge maps，尤其是在理解场景方面。8. hybrid模型的可能：讲者认为，将拥有更加复杂的模型，将可以突破这些限制，并提供最好的 both worlds。这类模型可以通过大型模型学习庞大数据库，并在这些数据中 incorporate the contextual understanding of knowledge maps。9. 更多研究的需要：讲者注意到对话AI领域还有很多需要进一步研究，特别是在开发更高度智能模型方面。他们 suggerst 更多的研究和发展才能完全实现这种模型的潜力。