【AI】常见8大LLM大语言模型地址

最新推荐文章于 2025-12-05 11:17:30 发布
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#人工智能 #语言模型 #自然语言处理

【人工智能时代】- 大型语言模型（LLM）理论简介
xiaoli8748的专栏
08-19 2091
1.1 大型语言模型（LLM）的概念​大语言模型（LLM，Large Language Model），也称大型语言模型，是一种旨在理解和生成人类语言的人工智能模型。LLM 通常指包含数百亿（或更多）参数的语言模型，它们在海量的文本数据上进行训练，从而获得对语言深层次的理解。目前，国外的知名 LLM 有 GPT-3.5、GPT-4、PaLM、Claude 和 LLaMA 等，国内的有文心一言、讯飞星火、通义千问、ChatGLM、百川等。
【AI链接】 大模型语言模型网站链接
sazass的博客
02-21 2206
可以将图片，pdf，或者网址等作为输入。
大语言模型LLM在地理信息GIS中应用场景
警警的博客
01-28 2327
AI大语言模型还能够实现自然语言与地理信息的融合。综上所述，现有GIS平台应用AI的内容涵盖了地图创建与个性化定制、地理空间数据搜索与管理、自动图像分类与识别、景观变化检测与监测、自然语言交互与查询、智慧城市建设与规划以及灾害管理与应急响应等多个方面。AI大语言模型能够理解复杂的自然语言查询，包括地名、地理位置、地理特征等，从而提供更加精准的地理信息检索服务。通过合理的数据收集与处理、模型选择与训练、特征提取与表示以及迁移学习与微调等步骤，可以训练出高性能的地理信息模型，并应用于各种实际任务中。
国内外大模型免费访问入口汇总
日常学习与专研的记录
04-26 5175
本文主要介绍国内外的大模型免费访问入口，包含 gpt-3、gpt-4、Claude-3、Gemini、通义千问、文心一言、Kimi、海螺、讯飞星火、百川大模型、智谱AI大模型、盘古NLP大模型等。
使用中转API地址调用大模型生成内容示例
ppoojjj的博客
08-06 422
在现代AI技术中，大语言模型（LLM）如GPT-4正在被广泛应用于各种自然语言处理任务。然而，由于访问限制，许多用户在中国大陆无法直接访问这些海外API。本篇文章将介绍如何通过中转API地址（http://api.wlai.vip）调用大语言模型，并展示一些示例代码。
主流开源 LLM 应用开发平台详解
爱的叹息的专栏
04-23 1771
主流开源 LLM 应用开发平台详解
AI 的提示词专栏：LLM（大语言模型）到底是怎么工作的？
热门推荐
优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
09-24 20万+
本文以通俗语言拆解大语言模型（LLM）工作机制，先阐明其核心是基于概率预测下一个 token，依赖 Transformer 架构的注意力机制理解上下文，通过海量数据训练形成隐性语言知识图谱。接着解析其 “输入处理 — 编码 — 特征提取 — 解码 — 输出” 五大技术模块，详解 “预训练 — 微调 — 对齐” 三阶段训练流程，以 “写智能台灯产品需求文档” 为例拆解完整推理链路。还指出 LLM 存在事实性错误、逻辑推理薄弱等能力边界，对比其与人类智能在学习方式、推理逻辑等方面的本质区别……
LLM（大语言模型）——大模型简介
telescopewang的博客
02-04 5万+
ChatGPT 的巨大成功激发了越来越多的开发者兴趣，他们希望利用 OpenAI 提供的 API 或者私有化模型，来开发基于大型语言模型的应用程序。尽管大型语言模型的调用相对简单，但要创建完整的应用程序，仍然需要大量的定制开发工作，包括API集成、互动逻辑、数据存储等等。为了解决这个问题，从 2022 年开始，许多机构和个人相继推出了多个开源项目，旨在帮助开发者们快速构建基于大型语言模型的端到端应用程序或工作流程。其中一个备受关注的项目就是 LangChain 框架。
大型语言模型（LLM）理论简介
Code365
07-08 1万+
大语言模型（LLM，Large Language Model），也称大型语言模型，是一种旨在理解和生成人类语言的人工智能模型。LLM 通常指包含数百亿（或更多）参数的语言模型，它们在海量的文本数据上进行训练，从而获得对语言深层次的理解。目前，国外的知名 LLM 有 GPT-3.5、GPT-4、PaLM、Claude 和 LLaMA 等，国内的有文心一言、讯飞星火、通义千问、ChatGLM、百川等。为了探索性能的极限，许多研究人员开始训练越来越庞大的语言模型，例如拥有1750 亿参数的GPT-3和。
LLM：大语言模型的历史以及如何构建大语言模型
09-24
大语言模型的演进反映了人工智能领域语言理解与生成能力的不断增强。通过大规模预训练和精细的调整，这些模型不仅能够更好地理解自然语言，还能够生成更加流畅、自然的文本。构建这些模型需要丰富的数据处理经验和...
人工智能基于微服务架构的LLM调用链与观测体系设计：大语言模型高效部署与运维实践
09-10
内容概要：本文深入解析了大语言模型（LLM）微服务化的落地实践，涵盖其基础概念、调用链设计、观测体系搭建及实际应用案例。文章首先介绍LLM微服务化的核心思想——将模型推理、文本预处理、结果后处理等功能拆分为...
【从零开始大模型开发与微调】AI 人工智能大语言模型 LLM：语言与思维——实践的融合
AI天才研究院
07-04 3415
在人工智能领域，大语言模型（Large Language Models, LLMs）已经取得了令人瞩目的成就。这些模型基于深度学习，通过在大量文本数据上预训练学习语言知识，被广泛应用于各种自然语言处理（NLP）任务，如图像描述、对话系统、翻译、摘要生成等。但这些模型的性能和表现，特别是其对语言和思维的理解，仍存在诸多困惑和疑问。大语言模型（LLMs）：指基于深度学习技术，通过在大量文本数据上预训练学习语言知识，能够理解和生成自然语言的大规模模型。自监督学习。
使用中转API调用LLM进行AI技术探索
ppoojjj的博客
07-20 470
在这篇文章中，我们将介绍如何使用中转API地址来调用大型语言模型（LLM），例如OpenAI的API。由于中国访问海外API可能受到限制，我们可以使用中转API地址来进行代理访问。整个流程将涵盖API的使用、代码示例以及常见问题的处理。
TensorRT笔记（5）：研究timingCache
ouliten的博客
12-02 981
在里出现了大量的timingCache，但是当时没有取研究这是干啥的，本文就来解析一下。样例都基于上面的文章。
【模式识别与机器学习（8）】主要算法与技术（下篇：高级模型与集成方法）之 元学习与集成方法：组合多个学习器来提高整体性能
hiliang521的博客
12-02 838
【模式识别与机器学习（8）】主要算法与技术（下篇：高级模型与集成方法）之 元学习
大模型应用：大模型 MapReduce 全解析：核心概念、中文语料示例实现.12
minhuan的专栏
12-03 1098
本文介绍了MapReduce编程模型及其在大模型训练中的应用。MapReduce通过"分治-并行-聚合"思想处理大规模数据，传统Hadoop MapReduce侧重结构化数据计算，而大模型MapReduce则针对自然语言处理任务。文章详细对比了两者在架构、处理对象和核心算力等方面的差异，并提供了中文词频统计的Python实现示例，包括单机版和分布式版本。分布式实现利用多进程模拟集群计算，展示了数据分片、Map、Shuffle和Reduce的完整流程。
人工智能的基石之三：硬件
最新发布
最简单的方法，解决最实际的问题。
12-05 468
高性能硬件是人工智能的基石，尤其是在机器学习和深度学习领域，海量数据是常态。从充当计算机大脑的中央处理器 (CPU) 到加速计算的图形处理器 (GPU)，硬件的作用是提供处理和运行复杂数据算法所需的原始能力。
AI泡沫什么时候破？
脑极体
12-04 323
而AI企业面对的短期形势，可能更为严峻。而AI公司和技术服务商，为了迎合决策者或拿下B端大项目，往往不计成本的低价竞标，无视人工成本的驻场开发，技术价值让位于领导偏好，企业自身也深陷人效黑洞，沦为挣辛苦钱的技术外包。To B/G不赚钱，To C也卖不上价，所以目前AI领域唯一清晰的商业模式，就是类似英伟达的“卖铲人”模式，卖加速卡和算力的企业成了这一轮AI浪潮的最大受益人。去伪存真之后，资本会冷却，叙事会修正，共识会重新凝聚，而那些持续追问“AI如何创造真实价值”的人，会与行业一同穿越周期，走向成熟。
昇腾平台 vLLM 部署与性能优化实战：高吞吐推理落地指南
二哈喇子！
12-01 2万+
昇腾平台vLLM部署与性能优化实战摘要
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