“平台即服务（PaaS）通过简化开发过程、提供必要工具和管理基础设施复杂性，显著提高了市场响应时间。开发者可以专注于编写代码和创建应用程序，而不是花时间处理底层硬件和软件。通过消除设置服务器、数据库和网络配置的需要，团队几乎可以立即开始构建

LLMs可以通过在AI系统中实现更好的透明度，公平性和安全性来为AI道德做出贡献。它们有助于识别数据集和算法中的偏见、有害内容或道德问题，帮助开发人员创建更负责任的模型。例如，LLMs可以分析大型语料库以检测和标记有偏见的语言模式，从而确保

扩展llm的进步侧重于提高效率、性能和可访问性。像稀疏性 (例如，专家的混合) 这样的技术通过仅激活每个输入的模型的子集来实现缩放，从而降低了计算成本。并行策略 (如流水线和张量并行) 允许模型跨越多个gpu或tpu，从而能够训练更大的架构