Reserved. 7 众多大语言模型 大语言模型（LLMs）为现今人工智能的许多重要突破奠定了基础。目前的应用多使用类似聊天的界面进行交 互，例如 ChatGPT 或 Google Bard。生态中的主要竞争者（例如 OpenAI 的 ChatGPT，Google Bard，Meta 的 LLaMA 以及亚马逊的 Bedrock 等）在我们的讨论中占据重要地位。更广泛来说，大语言模型可以应用于从 Kubeconform 61. mob 62. MobSF 63. Mocks Server 64. Prisma 运行时防护 65. Terratest 66. Thanos 67. Yalc 评估 68. ChatGPT 69. Codeium 70. GitHub 合并队列 71. Google Bard 72. Google Cloud 工作站 73. Gradio 74. KWOK 75. Llama 2 邮箱才能访问其功能。我们已经试用过它并取得了很好的效果。您可以将 30 多种用户反馈来源连接到这个平台， 它可以分析数据并识别功能请求、常见投诉、用户喜欢的产品特点，甚至列出您的竞争对手。为了获取更多细 节，您可以像向 ChatGPT 或 Google Bard 提问一样，这里的好处是它针对您的数据进行了优化。一旦您确定了 要从用户反馈中解决的问题，Kraftful 会基于所有基础数据（包括验收标准）为您生成用户故事，即使对经验丰

方案，实现复杂数据的统一调度和处理。计算芯片多样化、异构数 据复杂化也加速云计算向能够一体化调度、处理计算、网络、存储 资源的操作系统方向演进。 向上来看，数字应用呈现出分布式、多模态、超大量级的特点。 以 ChatGPT 为例，ChatGPT 的模型参数已达千亿，且模型训练数据 涉及文本、图片、音视频等多个模态，基于分布式训练框架实现了 超大规模量级的并行计算，这对部署模型的云计算平台提出新的需 求。云计算的焦点不 微服务、DevOps、服务网格、Serverless 等核心技术方案解决了应用 的标准化封装与交付、应用间的标准化交互问题，统一了云上应用 的底层语言，充分剥离复杂底层环境对上层应用的影响，将视角真 正地聚焦到应用侧。以 ChatGPT 为例，得益于云原生技术对多元异 构数据的统一接入，对单一维度应用的统一部署，模型的信息集成、 处理效率、计算精度和能力输出实现显著提高，使得其智能化水平 走在同类产品的前列。 工程模式