如今的大型语言模型(LLM)可以理解世界上很多语言,甚至是一些记载较少的语言。不过,大模型处理不同语言之间时,其性能上存在很大的差异,这是由于模型成本与其所训练的语言紧密挂钩。
牛津大学最近进行的一项研究表明,从诸多语言模型的计费方式看,英语的输入和输出比其他语言的输入和输出要便宜得多。例如,西班牙语的成本约为英语的1.5倍,简体中文的价格约为2倍以上,缅甸掸语在15倍以上。
成本的差异也间接导致英语使用者和世界其他语言使用者之间形成AI鸿沟。
如今的大型语言模型(LLM)可以理解世界上很多语言,甚至是一些记载较少的语言。不过,大模型处理不同语言之间时,其性能上存在很大的差异,这是由于模型成本与其所训练的语言紧密挂钩。
牛津大学最近进行的一项研究表明,从诸多语言模型的计费方式看,英语的输入和输出比其他语言的输入和输出要便宜得多。例如,西班牙语的成本约为英语的1.5倍,简体中文的价格约为2倍以上,缅甸掸语在15倍以上。
成本的差异也间接导致英语使用者和世界其他语言使用者之间形成AI鸿沟。
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