面对如此众多的大型语言模型 (LLMs)，很难决定使用哪一种。
最新模型不断突破人工智能的极限。随着这些模型不断塑造我们与技术互动的方式，生成式人工智能应用的可能性将是无限的。
现在，我们唾手可得的是一个强大的工具集。创建人工智能代理和人工智能聊天机器人，或者在日常工作中使用LLM 作为个人人工智能助理，突然变得轻而易举。
LLMs 的世界才刚刚开始。
什么是大型语言模型？
大型语言模型 (LLM) 是一种先进的人工智能，旨在理解和生成类人文本。
LLMs 使用在海量数据中经过训练的深度学习算法来识别语言中的模式和上下文。
经过培训后，他们使用自然语言处理技术执行翻译、内容创建、总结和回答问题等任务。
如何使用大型语言模型
运用LLM 的力量有无数种方法。但大多数都属于三大类之一：
1.人工智能代理和聊天机器人
LLMs 通常被集成到聊天机器人和人工智能代理中。如今，大多数对话式人工智能都由LLM.NET 技术提供支持。
这些模型可以处理复杂的查询，生成上下文响应，甚至管理根据用户输入而发展的动态对话。
常见的人工智能代理包括客户支持聊天机器人和人力资源机器人。但随着技术的发展，使用案例也在不断增加。现在，企业可以为酒店打造定制聊天机器人，为销售打造聊天机器人，甚至为房地产打造聊天机器人。
通过了解问题背后的意图和上下文，LLM ，聊天机器人可用于客户支持、虚拟助理，甚至业务流程自动化。
2.日常使用
LLMs 已越来越多地进入人们的日常工作。人们将它们用于内容生成、文本摘要、语言翻译，甚至用于创意项目，如写诗或生成艺术描述。
有很多工具都使用LLM API 来帮助完成日常任务。如今，写作助手或代码完成工具等软件通常都由LLMs 提供支持。
3.应用程序接口的使用
如果您是开发人员，您可以使用应用程序接口来构建其他软件和工具。
LLMs 可通过应用程序接口（API）访问，从而灵活地将语言模型集成到各种软件应用程序中。
无论是为现有应用程序添加自然语言处理功能，还是构建新的人工智能驱动功能，API 都能让开发人员利用LLMs 完成情感分析、语言翻译或内容生成等任务，而无需自己构建或训练模型。
5 个最佳LLMs
LLM 使用的大多数是托管软件，这意味着它是由第三方供应商在其服务器上维护和运行的，而不是在用户的本地系统上。
用户通过互联网访问该系统，受益于主机简化的维护、更新和基础设施管理。
以下是目前最好的 5 个托管LLMs ：
1.GPT-4o
OpenAI最新的多模态模型GPT-4o 于 2024 年 5 月发布，集成了文本、图像、视频和语音功能。
该机型比GPT-4 便宜 50%，速度快两倍，可高效完成各种任务。它的突出特点是具有语音对语音功能，可实现实时音频响应，延迟时间仅为 320 毫秒。
GPT-4o 还提高了非英语语言的性能，并提供了更具互动性的体验。
2.克劳德 3.5
Claude 3.5 由 Anthropic 于 2024 年 6 月推出，以其道德设计和在各种基准测试中的强劲性能而著称。
它通过 API 提供，延续了 Anthropic 对更安全的人工智能交互的关注。虽然参数数量尚未公布，但其先进的功能使其成为涉及对话式人工智能和内容生成任务的有力竞争者。
3.Grok-1
Grok-1 由埃隆-马斯克（Elon Musk）的 xAI 公司开发，于 2023 年 11 月首次亮相，拥有 3 140 亿个参数，重点是通过 X（前 Twitter）的个性和实时数据生成回复。
2024 年 8 月，xAI 发布了 Grok-2 和 Grok-2 mini，据说在多项性能指标上超过了GPT-4o。
4.双子座 1.5
谷歌的双子座 1.5 版侧重于提高多语言功能和翻译准确性，因此对全球企业尤为重要。
该系统于 2024 年中期发布，旨在加强文本生成、客户互动等任务。
5.拐点-2.5
Inflection AI 的 Inflection-2.5 为 2024 年 3 月发布的对话式人工智能助理 Pi 提供动力。
该模型的性能达到了GPT-4 的 94% 以上，但只使用了 40% 的训练计算资源。
它的高效性使 Pi 上的日活跃用户数量超过一百万，成为当今最流行的对话模式之一
5 个最佳开放源码LLMs
如果你是一名建筑工人，那么开源LLMs 就是你的朋友。开源软件指的是任何人都可以查看、修改和发布的公开代码。
它促进了协作和透明度，使开发人员能够根据自己的具体需求调整软件，同时为软件的改进做出贡献。
以下是当今 5 大开源LLMs ：
1.LLaMA 3.1
Meta 最新的开源LLM LLaMA 3 于 2024 年 4 月推出，参数规模从 80 亿到 700 亿不等。
它改进了推理和编码能力，并对开发人员开放源代码。LLaMA 3 在设计上优于 Claude 3 和 Gemini 1.5 等模型，使其成为一系列实际任务的首选。
2.Mistral 7B
该模型由 Mistral AI 于 2023 年 9 月 27 日发布，拥有 73 亿个参数，但在许多基准测试中都能超越大型模型。
它的体积较小，因此效率很高，非常适合自托管，并可用于各种 NLP 任务。
3.猎鹰 180B
猎鹰 180B 由技术创新研究所开发，于 2023 年 9 月 6 日发布，拥有惊人的 1800 亿个参数，是规模最大、功能最强大的开源LLMs 之一。
它的设计旨在出色地完成翻译、文本生成和研究等任务。
4.OLMo
OLMo 由艾伦人工智能研究所创建，注重透明度和可重复性，因此在研究方面极具价值。
它尤其受到需要全面了解数据和培训过程的研究人员的青睐。
5.Qwen-1.5
阿里巴巴的 Qwen-1.5 是他们的开源LLM ，在功能和成本效益方面都可与 Meta 和 Google 的模型相媲美。
它针对语言处理中的高性能任务而设计，可在从电子商务到客户服务的各种应用中进行扩展。
部署LLM 人工智能代理
通过自定义人工智能代理，在日常工作中利用LLMs 。
有了大量的聊天机器人平台，您可以轻松设置一个人工智能代理来满足您的特定需求。
Botpress 是一个可无限扩展的人工智能自动化平台。通过预建的集成库、拖放工作流和全面的教程，各个阶段的专业人员都可以使用该平台。
插入任何LLM ，即可为您的人工智能项目提供动力，适用于任何用例。
今天就开始建设。它是免费的。
.svg)
