All translations

Enter a message name below to show all available translations.

Found 8 translations.

Name	Current message text
^h German (de)	Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Entwicklung einer hybriden und ausgewogenen LLM-Strategie entscheidend für die Kostenkontrolle und die Förderung von Innovationen ist. Dies beinhaltet die Nutzung kleinerer und angepasster LLMs zur Kostenverwaltung, während gleichzeitig eine verantwortungsvolle Erkundung mit großen LLMs über ein LLM-Gateway ermöglicht wird. Es ist wichtig, den ROI zu messen und zu überwachen, indem man LLM-Abonnements und -Kosten im Auge behält sowie die Nutzung von Gen-AI-Funktionen und Produktivitätssteigerungen bewertet. Um die Sicherheit sensibler Unternehmensdaten bei der cloudbasierten Nutzung von LLMs zu gewährleisten, müssen Schutzmaßnahmen zur Verhinderung von Datenlecks implementiert und ein LLM-Gateway für Audits und rechtlich zulässiges Lernen aufgebaut werden. Schließlich sollte man sich der Kompromisse zwischen Kosten, Genauigkeit und Latenz bewusst sein und kleinere LLMs anpassen, um die Genauigkeit größerer Modelle zu erreichen, wobei zu beachten ist, dass große LLMs mit langen Kontextlängen tendenziell längere Antwortzeiten haben.
^h English (en)	In summary, developing a hybrid and balanced LLM strategy is essential for managing costs and enabling innovation. This involves using smaller and customized LLMs to manage expenses while allowing responsible exploration with large LLMs via an LLM Gateway. It’s crucial to measure and monitor ROI by keeping track of LLM subscriptions and costs, as well as assessing Gen-AI feature usage and productivity enhancements. Ensuring the security of sensitive enterprise data in cloud-based LLM usage requires implementing guardrails to prevent data leakage and building an LLM Gateway for audits and legally permitted learning. Finally, be aware of the trade-offs between cost, accuracy, and latency, customizing smaller LLMs to match the accuracy of larger models while noting that large LLMs with long context lengths tend to have longer response time.
^h Spanish (es)	En resumen, desarrollar una estrategia de LLM híbrida y equilibrada es esencial para gestionar costos y permitir la innovación. Esto implica utilizar LLMs más pequeños y personalizados para controlar los gastos mientras se permite una exploración responsable con LLMs grandes a través de un Gateway de LLM. Es crucial medir y monitorear el ROI manteniendo un registro de las suscripciones y costos de LLM, así como evaluar el uso de características de Gen-AI y las mejoras en la productividad. Asegurar la seguridad de los datos empresariales sensibles en el uso de LLM basado en la nube requiere implementar medidas de protección para prevenir la fuga de datos y construir un Gateway de LLM para auditorías y aprendizaje legalmente permitido. Finalmente, es importante ser consciente de los compromisos entre costo, precisión y latencia, personalizando LLMs más pequeños para igualar la precisión de modelos más grandes, teniendo en cuenta que los LLMs grandes con largos contextos tienden a tener un tiempo de respuesta más prolongado.
^h French (fr)	En résumé, développer une stratégie LLM hybride et équilibrée est essentiel pour gérer les coûts et favoriser l'innovation. Cela implique d'utiliser des LLM plus petits et personnalisés pour maîtriser les dépenses tout en permettant une exploration responsable avec de grands LLM via une passerelle LLM. Il est crucial de mesurer et de surveiller le retour sur investissement en suivant les abonnements et les coûts des LLM, ainsi qu'en évaluant l'utilisation des fonctionnalités Gen-AI et les améliorations de productivité. Assurer la sécurité des données sensibles de l'entreprise dans l'utilisation des LLM basés sur le cloud nécessite la mise en place de garde-fous pour prévenir les fuites de données et la construction d'une passerelle LLM pour les audits et l'apprentissage légalement autorisé. Enfin, soyez conscient des compromis entre coût, précision et latence, en personnalisant les LLM plus petits pour correspondre à la précision des modèles plus grands tout en notant que les grands LLM avec de longues longueurs de contexte ont tendance à avoir un temps de réponse plus long.
^h Japanese (ja)	要約すると、ハイブリッドでバランスの取れたLLM戦略を開発することは、コスト管理とイノベーションの促進に不可欠です。これには、費用を管理するために小規模でカスタマイズされたLLMを使用し、LLMゲートウェイを介して大規模なLLMを用いた責任ある探求を可能にすることが含まれます。LLMのサブスクリプションとコストを追跡し、Gen-AI機能の使用状況と生産性の向上を評価することで、ROIを測定し監視することが重要です。クラウドベースのLLM使用における機密企業データのセキュリティを確保するには、データ漏洩を防ぐためのガードレールを実装し、監査や法的に許可された学習のためのLLMゲートウェイを構築する必要があります。最後に、コスト、精度、レイテンシーのトレードオフに注意し、小規模なLLMをカスタマイズして大規模モデルの精度に合わせる一方で、長いコンテキスト長を持つ大規模LLMは応答時間が長くなる傾向があることに留意してください。
^h Korean (ko)	요약하자면, 하이브리드 및 균형 잡힌 LLM 전략을 개발하는 것은 비용 관리와 혁신을 가능하게 하는 데 필수적입니다. 이는 비용을 관리하기 위해 더 작고 맞춤화된 LLM을 사용하면서 LLM 게이트웨이를 통해 대형 LLM을 책임감 있게 탐색할 수 있도록 하는 것을 포함합니다. LLM 구독 및 비용을 추적하고 Gen-AI 기능 사용 및 생산성 향상을 평가하여 ROI를 측정하고 모니터링하는 것이 중요합니다. 클라우드 기반 LLM 사용 시 민감한 기업 데이터의 보안을 보장하려면 데이터 유출을 방지하기 위한 가드레일을 구현하고 감사 및 법적으로 허용된 학습을 위한 LLM 게이트웨이를 구축해야 합니다. 마지막으로, 비용, 정확성 및 지연 시간 간의 절충점을 인식하고, 더 작은 LLM을 대형 모델의 정확도에 맞추어 맞춤화하되 긴 컨텍스트 길이를 가진 대형 LLM은 응답 시간이 길어지는 경향이 있음을 유의해야 합니다.
^h Portuguese (pt)	Em resumo, desenvolver uma estratégia de LLM híbrida e equilibrada é essencial para gerenciar custos e possibilitar a inovação. Isso envolve o uso de LLMs menores e personalizados para controlar despesas, ao mesmo tempo que permite a exploração responsável com LLMs grandes através de um Gateway de LLM. É crucial medir e monitorar o ROI, acompanhando assinaturas e custos de LLM, além de avaliar o uso de recursos de Gen-AI e melhorias de produtividade. Garantir a segurança dos dados empresariais sensíveis no uso de LLMs baseados em nuvem requer a implementação de barreiras para prevenir vazamento de dados e a construção de um Gateway de LLM para auditorias e aprendizado legalmente permitido. Finalmente, esteja ciente das compensações entre custo, precisão e latência, personalizando LLMs menores para corresponder à precisão de modelos maiores, observando que LLMs grandes com longos comprimentos de contexto tendem a ter um tempo de resposta mais longo.
^h Chinese (zh)	总之，制定混合且平衡的LLM策略对于管理成本和推动创新至关重要。这涉及使用较小且定制化的LLM来控制开支，同时通过LLM网关进行负责任的大型LLM探索。通过跟踪LLM订阅和成本，以及评估生成式AI功能的使用和生产力提升，来衡量和监控投资回报率至关重要。确保在云端使用LLM时企业敏感数据的安全，需要实施防护措施以防止数据泄漏，并建立LLM网关以进行审计和法律允许的学习。最后，要注意成本、准确性和延迟之间的权衡，通过定制较小的LLM来匹配较大模型的准确性，同时注意到具有长上下文长度的大型LLM往往响应时间较长。