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【一文讀懂AI核心要點(diǎn)】什么是大模型?你真的知道“大模型”和“大語言模型”的區(qū)別嗎?

發(fā)布于 2025-6-12 00:30
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在人工智能領(lǐng)域,“大模型”和“大語言模型”這兩個(gè)詞經(jīng)常被提及,很多人甚至把它們當(dāng)成了同義詞。其實(shí),這兩者之間存在本質(zhì)的區(qū)別。今天,我就帶你深入剖析什么是大模型,什么是大語言模型(LLM),它們的區(qū)別在哪里,以及如何利用這些模型提升你的項(xiàng)目效率。

【一文讀懂AI核心要點(diǎn)】什么是大模型?你真的知道“大模型”和“大語言模型”的區(qū)別嗎?-AI.x社區(qū)

一、大模型到底是什么?

“大模型”(Foundation Model)是指基于海量數(shù)據(jù)訓(xùn)練出來的通用人工智能模型。它們是擁有龐大的參數(shù)規(guī)模,通常達(dá)到百億、千億級(jí)別,具備強(qiáng)大的泛化能力,能夠適應(yīng)多種任務(wù),并支持微調(diào)以滿足特定應(yīng)用需求。

大模型的核心特征:

  • 參數(shù)規(guī)模巨大:通常是百億甚至千億級(jí)別的參數(shù),模型越大,理論上理解和生成能力越強(qiáng)。
  • 通用能力強(qiáng):不僅能完成單一任務(wù),而是能在多種任務(wù)中表現(xiàn)優(yōu)異。
  • 支持微調(diào):可以根據(jù)具體業(yè)務(wù)需求進(jìn)行二次訓(xùn)練,提升特定領(lǐng)域的表現(xiàn)。
  • 跨模態(tài)能力:不僅限于文本,還能處理圖像、音頻、視頻等多種數(shù)據(jù)類型。

換句話說,大模型是AI領(lǐng)域的“萬能工具”,主要是看你用它做什么!

二、大語言模型(LLM)是什么?

大語言模型(Large Language Model,簡稱LLM)是大模型的一個(gè)子集,專注于處理自然語言文本。它們通過海量文本數(shù)據(jù)訓(xùn)練,能夠理解、生成、翻譯、總結(jié)和對(duì)話等多種語言任務(wù)。

典型的大語言模型包括:

  • ChatGPT(GPT-4o)
  • Claude
  • 千問
  • DeepSeek

這些模型專注于文本處理,廣泛應(yīng)用于智能客服、內(nèi)容生成、機(jī)器翻譯、文本分析等領(lǐng)域。

三、大模型 vs 大語言模型:核心區(qū)別

對(duì)比維度

大模型(Foundation Model)

大語言模型(LLM)

定義

泛指所有基于大規(guī)模數(shù)據(jù)訓(xùn)練的AI模型

僅指基于文本訓(xùn)練的語言模型

任務(wù)范圍

語言、圖像、視頻、音頻、3D等多模態(tài)

主要處理自然語言任務(wù)

代表模型

GPT-4、Gemini、Midjourney、Whisper等

ChatGPT、Claude、千問等

應(yīng)用場景

對(duì)話、代碼生成、圖像生成、視頻生成、語音合成等

自然語言理解、文本生成、翻譯、對(duì)話

四、大模型的分類詳解

根據(jù)任務(wù)和模態(tài)的不同,大模型可以細(xì)分為以下幾類:

類型

代表模型

主要功能

大語言模型

ChatGPT、Claude、DeepSeek

文字理解與生成

圖像生成模型

Stable Diffusion、Midjourney、DALL·E 3

生成高質(zhì)量圖像

視頻生成模型

Runway Gen-2、Pika Labs、Sora

視頻內(nèi)容生成

語音/音頻模型

Whisper(語音轉(zhuǎn)文字)、Mistral(音樂生成)

語音識(shí)別與音頻生成

多模態(tài)大模型

Gemini、GPT-4V

同時(shí)處理圖像和文本等多種模態(tài)

代碼大模型

CodeLlama、StarCoder、DeepSeek Coder

代碼生成與輔助編程

這說明,大模型不僅僅是“語言模型”,它們?cè)趫D像、視頻、音頻等領(lǐng)域同樣發(fā)揮著巨大作用。

五、如何利用大模型API實(shí)現(xiàn)多模態(tài)AI應(yīng)用?

對(duì)于開發(fā)者和企業(yè)來說,想要快速接入各種大模型,最便捷的方式就是通過API調(diào)用。

六、獲取大模型API的兩種途徑

方式一:通過“OpenAI官網(wǎng)”獲取API Key(國外)

步驟1:訪問OpenAI官網(wǎng)

在瀏覽器中輸入OpenAI官網(wǎng)的地址,進(jìn)入官方網(wǎng)站主頁。https://www.openai.com

步驟2:創(chuàng)建或登錄賬戶

  • 點(diǎn)擊右上角的“Sign Up”進(jìn)行注冊(cè),或選擇“Login”登錄已有賬戶。
  • 完成相關(guān)的賬戶信息填寫和驗(yàn)證,確保賬戶的安全性。

步驟3:進(jìn)入API管理界面

登錄后,導(dǎo)航至“API Keys”部分,通常位于用戶中心或設(shè)置頁面中。

步驟4:生成新的API Key

  • 在API Keys頁面,點(diǎn)擊“Create new key”按鈕。
  • 按照提示完成API Key的創(chuàng)建過程,并將生成的Key妥善保存在安全的地方,避免泄露。??

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生成API Key

使用 OpenAI API代碼

現(xiàn)在你已經(jīng)擁有了 API Key 并完成了充值,接下來是如何在你的項(xiàng)目中使用 GPT-4.0 API。以下是一個(gè)簡單的 Python 示例,展示如何調(diào)用 API 生成文本:

import openai
import os

# 設(shè)置 API Key
openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")

# 調(diào)用 GPT-4.0 API
response = openai.Completion.create(
    model="gpt-4.0-turbo",
    prompt="魯迅與周樹人的關(guān)系。",
    max_tokens=100
)

# 打印響應(yīng)內(nèi)容
print(response.choices[0].text.strip())

方式二:通過“能用AI”獲取API Key(國內(nèi))

針對(duì)國內(nèi)用戶,由于部分海外服務(wù)訪問限制,可以通過國內(nèi)平臺(tái)“能用AI”獲取API Key。

步驟1:訪問能用AI工具

在瀏覽器中打開能用AI進(jìn)入主頁https://ai.nengyongai.cn/register?aff=PEeJ

步驟2:進(jìn)入API管理界面

登錄后,導(dǎo)航至API管理頁面。

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步驟3:生成新的API Key

  1. 點(diǎn)擊“添加令牌”按鈕。
  2. 創(chuàng)建成功后,點(diǎn)擊“查看KEY”按鈕,獲取你的API Key。

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使用OpenAI API的實(shí)戰(zhàn)教程

擁有了API Key后,接下來就是如何在你的項(xiàng)目中調(diào)用OpenAI API了。以下以Python為例,詳細(xì)展示如何進(jìn)行調(diào)用。

1.可以調(diào)用的模型

gpt-3.5-turbo
gpt-3.5-turbo-1106
gpt-3.5-turbo-0125
gpt-3.5-16K
gpt-4
gpt-4-1106-preview
gpt-4-0125-preview
gpt-4-1106-vision-preview
gpt-4-turbo-2024-04-09
gpt-4o-2024-05-13
gpt-4-32K
claude-2
claude-3-opus-20240229
claude-3-sonnet-20240229

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2.Python示例代碼(基礎(chǔ))

基本使用:直接調(diào)用,沒有設(shè)置系統(tǒng)提示詞的代碼

from openai import OpenAI
client = OpenAI(
    api_key="這里是能用AI的api_key",
    base_url="https://ai.nengyongai.cn/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    messages=[
     # 把用戶提示詞傳進(jìn)來content
        {'role': 'user', 'content': "魯迅為什么打周樹人?"},
    ],
    model='gpt-4',  # 上面寫了可以調(diào)用的模型
    stream=True  # 一定要設(shè)置True
)

for chunk in response:
    print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)

在這里插入代碼片

3.Python示例代碼(高階)

進(jìn)階代碼:根據(jù)用戶反饋的問題,用GPT進(jìn)行問題分類

from openai import OpenAI

# 創(chuàng)建OpenAI客戶端
client = OpenAI(
    api_key="your_api_key",  # 你自己創(chuàng)建創(chuàng)建的Key
    base_url="https://ai.nengyongai.cn/v1"
)

def api(content):
    print()
    
    # 這里是系統(tǒng)提示詞
    sysContent = f"請(qǐng)對(duì)下面的內(nèi)容進(jìn)行分類,并且描述出對(duì)應(yīng)分類的理由。你只需要根據(jù)用戶的內(nèi)容輸出下面幾種類型:bug類型,用戶體驗(yàn)問題,用戶吐槽." \
                 f"輸出格式:[類型]-[問題:{content}]-[分析的理由]"
    response = client.chat.completions.create(
        messages=[
            # 把系統(tǒng)提示詞傳進(jìn)來sysContent
            {'role': 'system', 'content': sysContent},
            # 把用戶提示詞傳進(jìn)來content
            {'role': 'user', 'content': content},
        ],
        # 這是模型
        model='gpt-4',  # 上面寫了可以調(diào)用的模型
        stream=True
    )

    for chunk in response:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)


if __name__ == '__main__':
    content = "這個(gè)頁面不太好看"
    api(content)

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總結(jié)與展望

通過本文的詳細(xì)介紹,你已經(jīng)掌握了如何獲取和使用OpenAI API Key的基本流程。

本文轉(zhuǎn)載自??愛學(xué)習(xí)的蝌蚪??,作者:hpstream

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已于2025-6-12 09:53:59修改
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