什么是 LLM?
LLM(Large Language Model) ,中文叫 大语言模型。
简单来说,就是:
- 训练了海量文本数据(书籍、网页、代码、论文......)
- 具有强大语言理解和生成能力的人工智能模型
- 可以进行对话、写作、翻译、总结、推理、创作代码、答题等各种语言相关的任务
典型的例子:
- OpenAI 的 GPT 系列(比如 ChatGPT)
- Google's Gemini
- Anthropic 的 Claude
- Meta 的 Llama 系列
LLM 的核心概念
核心点 | 解释 |
---|---|
预训练(Pre-training) | 在超大规模文本上先训练模型,让它理解语言规律 |
微调(Fine-tuning) | 在特定任务上做小规模再训练,让模型更擅长某个领域 |
生成式(Generative) | 不是简单分类,而是能"生成"新的文本,比如写一篇文章 |
上下文理解(Contextual understanding) | 理解一段对话、文章前后的语境,不是单纯关键词匹配 |
推理能力(Reasoning) | 能进行简单到复杂的逻辑推理,甚至做数学题、编程等 |
LLM 的主要应用场景
应用方向 | 举例 |
---|---|
智能客服 | 自动回答客户问题,减少人工客服成本 |
内容生成 | 写文章、写诗歌、生成脚本、出广告文案 |
编程助手 | 自动补全代码,生成单元测试,解释程序错误 |
翻译 | 多语言互译,跨文化沟通 |
教育辅导 | 生成练习题、讲解知识点、个性化辅导 |
法律/医疗助手 | 帮助分析法律文件,辅助诊断和知识检索 |
搜索增强 | 搜索不再只靠关键词,而是理解你的意图 |
个性化推荐 | 根据你的输入历史调整回答或推荐内容 |
总结一句话
LLM = 超大脑 + 超语言感知 + 超强创造力,正在改变各行各业!