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大语言模型（LLM）
概念定义#
详细解释#
什么是大语言模型？#
规模庞大#
训练数据覆盖互联网大部分公开文本
需要大量计算资源进行训练
能力全面#
语言理解：问答、分析、推理
代码编程：代码生成和调试
创意任务：诗歌、故事创作
类比理解
工作原理#
基本架构#
训练过程#
1.
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3.
推理过程#
1.
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4.
预测机制
实际应用#
主要应用场景#
内容创作#
信息处理#
交互应用#
典型产品#
| 产品名称 | 开发公司 | 特色能力 |
|---|---|---|
| GPT-4 | OpenAI | 多模态理解，代码生成 |
| Claude | Anthropic | 长文本处理，安全对话 |
| Gemini | 多模态集成，实时信息 | |
| 文心一言 | 百度 | 中文优化，知识问答 |
发展历程#
LLM 发展里程碑#
2018年：BERT模型发布，引入双向编码
2019年：GPT-2发布，展现强大生成能力
2020年：GPT-3问世，参数达1750亿
2022年：ChatGPT发布，引发AI应用热潮
2023年：GPT-4等多模态模型成熟，AI进入新阶段
技术挑战#
当前限制#
幻觉问题#
上下文限制#
计算成本#
安全风险#
相关概念#
延伸阅读#
推荐资源
Modified at 2025-08-26 18:36:33