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因此，在适当的条件下，微调可能非常有用。语言模型越小，训练和运行所需的资源就越少。出于成本效益的原因，如果性能相当，通常建议选择较小的网络。

前景
大型或小型法学硕士模型的决定很大程度上取决于组织和具体用例。一般来说，可以说较小的型号通常比较大的型号更具成本效益。然而，他们也更容易出现偏见等问题，因为他们经常接受特定知识而非一般知识的培训。这可能会导致他们无法完全概括，而只能在自己的专业领域发挥作用。

然而，较小模型的优点是它们可以很好地适应其特定领域，从而可以 智利 whatsapp 数据​ 为特定应用开发定制模型。然而，这需要在工程、大型语言模型 (LLM) 和资源方面的专业知识方面付出更多努力。

仔细考虑是否使用通过提示适应特定任务的大型模型，或者是否使用并行运行且通常仅针对特定任务进行优化的多个小模型，这一点始终很重要。使用许多小型模型实际上可能比使用一个大型模型更加耗费资源。

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敏捷性早已成为当今商业世界成功的一项关键原则、一种心态，甚至几乎是一种（人生）哲学。公司越来越依赖敏捷方法，以便能够更灵活地应对不断变化的需求。然而，鉴于敏捷方法多种多样，为各个应用程序找到正确的方法并不总是那么容易。在这篇博文中，我们详细介绍了各种敏捷方法，包括精益、看板、Scrum、设计思维，以及通过 Nexus、SAFe 和 LeSS 实现的规模化敏捷性。这篇博文的目的是支持敏捷主义者和那些有兴趣选择适当方法并鼓励讨论的人。

敏捷基本原则一览
在我们继续讨论具体方法之前，了解敏捷方法的共同核心原则非常重要。敏捷意味着灵活地应对变化，促进团队内部的密切协作并建立持续改进的流程。这些原则构成了每种敏捷方法的基础，对其成功至关重要。一个关键的例子是敏捷回顾，团队定期反思他们的工作并确定改进的潜力。