【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(yǔ)言模型”的區(qū)別嗎?
在人工智能領(lǐng)域,“大模型”和“大語(yǔ)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(yǔ)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。文章干貨滿滿,適合AI愛(ài)好者、開(kāi)發(fā)者和企業(yè)決策者閱讀!??
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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(lái)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(shuō),大模型是AI領(lǐng)域的“萬(wàn)能工具”,主要是看你用它做什么!
二、大語(yǔ)言模型(LLM)是什么?
大語(yǔ)言模型(Large Language Model,簡(jiǎn)稱LLM)是大模型的一個(gè)子集,專注于處理自然語(yǔ)言文本。它們通過(guò)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(yǔ)言任務(wù)。
典型的大語(yǔ)言模型包括:
- ChatGPT(GPT-4o)
- Claude
- 千問(wèn)
- 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(yǔ)言模型:核心區(qū)別
對(duì)比維度 | 大模型(Foundation Model) | 大語(yǔ)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(yǔ)言模型 |
任務(wù)范圍 | 語(yǔ)言、圖像、視頻、音頻、3D等多模態(tài) | 主要處理自然語(yǔ)言任務(wù) |
代表模型 | GPT-4、Gemini、Midjourney、Whisper等 | ChatGPT、Claude、千問(wèn)等 |
應(yīng)用場(chǎng)景 | 對(duì)話、代碼生成、圖像生成、視頻生成、語(yǔ)音合成等 | 自然語(yǔ)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(yǔ)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(yǔ)音/音頻模型 | Whisper(語(yǔ)音轉(zhuǎn)文字)、Mistral(音樂(lè)生成) | 語(yǔ)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(shuō)明,大模型不僅僅是“語(yǔ)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(kāi)發(fā)者和企業(yè)來(lái)說(shuō),想要快速接入各種大模型,最便捷的方式就是通過(guò)API調(diào)用。
六、獲取大模型API的兩種途徑
方式一:通過(guò)“OpenAI官網(wǎng)”獲取API Key(國(guó)外)
步驟1:訪問(wèn)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(yè)。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(xiě)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(yè)面中。
步驟4:生成新的API Key
- 在API Keys頁(yè)面,點(diǎn)擊“Create new key”按鈕。
- 按照提示完成API Key的創(chuàng)建過(guò)程,并將生成的Key妥善保存在安全的地方,避免泄露。??
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(lái)是如何在你的項(xiàng)目中使用 GPT-4.0 API。以下是一個(gè)簡(jiǎn)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(shù)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(guò)“能用AI”獲取API Key(國(guó)內(nèi))
針對(duì)國(guó)內(nèi)用戶,由于部分海外服務(wù)訪問(wèn)限制,可以通過(guò)國(guó)內(nèi)平臺(tái)“能用AI”獲取API Key。
步驟1:訪問(wèn)能用AI工具
在瀏覽器中打開(kāi)能用AI進(jìn)入主頁(yè)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(yè)面。
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步驟3:生成新的API Key
- 點(diǎn)擊“添加令牌”按鈕。
- 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(lái)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(méi)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(lái)content
{'role': 'user', 'content': "魯迅為什么打周樹(shù)人?"},
],
model='gpt-4', # 上面寫(xiě)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)
3.Python示例代碼(高階)
進(jìn)階代碼:根據(jù)用戶反饋的問(wèn)題,用GPT進(jìn)行問(wèn)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(wèn)題,用戶吐槽." \
f"輸出格式:[類型]-[問(wèn)題:{content}]-[分析的理由]"
response = client.chat.completions.create(
messages=[
# 把系統(tǒng)提示詞傳進(jìn)來(lái)sysContent
{'role': 'system', 'content': sysContent},
# 把用戶提示詞傳進(jìn)來(lái)content
{'role': 'user', 'content': content},
],
# 這是模型
model='gpt-4', # 上面寫(xiě)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(yè)面不太好看"
api(content)
在這里插入圖片描述
總結(jié)與展望
通過(guò)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。