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xet
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是這個語言模型用它的時候
2,710.080078
2,712.76001
需要花多少的錢
2,712.76001
2,715.060059
所以就可以看到說
2,715.060059
2,716.360107
也許有兩個語言模型他們之間
2,716.360107
2,719.159912
能力也許沒那麼大的差距
2,719.159912
2,721.26001
但是有些模型會明顯的比其他模型貴很多
2,721.26001
2,725.159912
那就可以給大家做一個參考
2,725.159912
2,726.860107
你今天在使用這些模型的時候
2,726.860107
2,728.76001
如果能力沒有差很多的話
2,728.76001
2,730.659912
也許你會想要選擇一個比較便宜的模型等等
2,730.659912
2,734.26001
那剛才我們到目前為止講的
2,735.560059
2,738.159912
只是評量人工智慧的效能
2,738.159912
2,741.26001
但是效能並不是唯一的考量
2,741.26001
2,744.459961
我們還需要考量其他的面向
2,744.459961
2,746.780029
比如說人工智慧的安全性
2,746.780029
2,750.100098
那在下一段課程裡面
2,750.100098
2,751.780029
我們就要講有哪些安全性的面向
2,751.780029
2,754.899902
我們是需要考慮的
2,754.899902
2,757.780029
好那我們其實就可以繼續講下去了
2,757.780029
2,761.459961
那我們把下一段課程講完以後
2,761.459961
2,764.02002
再請助教來講作業
2,764.02002
2,766.060059
今天看起來時間應該是蠻足夠的
2,766.060059
2,767.97998
You
2,771.26001
2,773.26001