架构

问题	响应示例
正在考虑哪种类型的生成式 AI 模型或架构？	变压器、卷积神经网络 (CNN)、循环神经网络 (RNN)、决策树等。
预期的数据和计算规模或数量是多少？	数百万用户、PB 级数据等。
训练和推理的硬件要求（例如 CPUs 或 GPUs）是什么？	高端 GPUs、CPU 集群、云实例等。
随着时间的推移，生成式 AI 模型将如何更新或重新训练？	通过持续学习、定期再培训、手动更新等。
数据预处理和特征工程要求是什么？	文本清理、图像增强、功能选择等。
生成式 AI 系统将如何处理边缘情况、异常值或低可信度输入？	通过回退到人工监督，请求澄清等。
生成式 AI 应用程序的延迟要求是什么？	实时、近实时、批处理等。