ChatGPT生態系統的安全漏洞導致第三方網站賬戶和敏感數據泄露
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以及回應示例：
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}Bard是谷歌開發的一款人工智能聊天機器人，它使用大型語言模型（LLM）和對話應用語言模型（LaMDA）生成類人文本和圖像。 與谷歌搜索不同，Bard 是會話式的，這意味著用戶可以寫下提示，并收到自然語言的個性化回復。
Bard是一個令人興奮的例子，說明了如何利用 LLM 創造強大的人工智能對話體驗。 該系統可以根據特定用戶的輸入生成文本和圖像，而且生成的文本和圖像自然、引人入勝。 目前，該應用程序接口只接受請求。 因此，要實現它，您必須請求訪問。
市場上另一個有用的 LLM API 是 GooseAI。 GooseAI 是一種通過 API 提供的全面管理 NLP 即服務，它能以毫不妥協的速度提供最先進的基于 GPT 的語言模型。
此外，GooseAI 還在語言模型方面提供了更多靈活性和選項。 它允許用戶在不同的 GPT 模型之間進行選擇，并根據自己的具體需求進行定制。 GooseAI API 在設計上可與 OpenAI 等其他相關 API 互換使用。
大型語言模型領域的另一家公司是 Cohere。 這項尖端技術使開發人員和企業能夠利用世界領先的自然語言處理（NLP）技術打造令人難以置信的產品，同時保證數據的私密性和安全性。
Cohere 允許各種規模的企業以全新的方式探索、生成和搜索信息。 這些模型經過數十億字的預訓練，使得 API 易于使用和定制。 這意味著，即使是規模較小的企業，現在也可以利用這一強大的技術，而無需破費。
Claude 是基于 Anthropic 研究的下一代人工智能助手，展示了 LLM API 的功能。 有了 Claude，開發人員可以通過開發人員控制臺訪問聊天界面和 API，從而利用大型語言模型的強大功能。
Claude 有多種用途，包括摘要、搜索、創意和協作寫作、問答、編碼等。 據早期客戶反映，與市場上的其他語言模型相比，Claude 不容易產生有害的輸出結果，更容易與人交流，而且更容易引導。
在有關 LLM 的討論中，有一個令人興奮的模型值得一提，那就是 LLaMA，它是語言學習和多模態分析的縮寫。 Meta AI 團隊開發 LLaMA 的目的是專門應對在計算能力較低的情況下進行語言建模的挑戰。
LLaMA 在大型語言模型領域尤為可取，因為它需要更少的資源和計算能力來測試新方法、驗證他人的工作和探索新的用例。 它采用獨特的方法進行模型訓練和推理，利用遷移學習以更快的速度和更少的資源建立新模型，從而實現了這一目標。 在撰寫本文時，API 僅接受請求。
如果您對 LLM 感興趣，您一定想了解一下 Pathways Language Model (PaLM) API。 PaLM 由谷歌開發，提供了一種在語言模型之上構建語言模型的簡單而安全的方法，在規模和功能方面都是一種高效的模型。
更棒的是，PaLM 只是 Pathways AI 提供的更廣泛的 MakerSuite 產品的一部分。 這個直觀的工具非常適合快速制作創意原型，并將很快推出一系列功能，包括提示工程、合成數據生成和自定義模型調整。
LLM最引人注目的一點是，它們都各具特色，互不相同。 每種模式都有自己的優缺點。 以下是上述每種LLM的相互比較：
Bard: 該模型專為創意寫作和講故事而設計，非常適合任何人撰寫引人入勝的內容。
ChatGPT： 該模型專為聊天機器人和對話式人工智能設計。 它反應靈敏，能跟上快速移動的對話，并在整個對話過程中保持上下文一致。
GooseAI：這種模式專注于生成高質量、引人入勝的內容，非常適合營銷人員和內容創作者。 它能夠理解人類的情感并做出相應的反應，這使其獨樹一幟，備受追捧。
Cohere： 該模型設計用于各種 NLP 任務，包括文本分類、摘要和情感分析。 它用途廣泛，可根據特定需求進行定制。
Claude:：這是一種相對較新的市場模式，但因其能夠產生極具吸引力的原創內容而備受關注。 它非常適合希望在擁擠的市場中脫穎而出的營銷人員。
Azure OpenAI 服務： 該服務建立在 OpenAI 的 GPT-3 平臺之上，是希望將語言處理集成到現有系統中的企業的理想選擇。
LLaMA：該模型旨在為電影、書籍和其他形式的媒體提供個性化推薦。 它具有很高的準確性，并使用先進的算法確保用戶獲得符合其興趣的推薦。
LangChain： 該模型側重于翻譯，可在多種語言之間進行高精度翻譯。
PaLM：該模型專為語言理解而設計，可用于構建各種 NLP 應用，包括聊天機器人、語言翻譯器和搜索引擎。
在海量數據集上訓練出來的大型人工智能模型的威力已在許多實際應用中展現出令人印象深刻的性能。 LLM 正在改變企業和個人的溝通方式，使與復雜且不斷增長的數據交互變得更加容易。 以下是LLM改變我們世界的一些方式：
內容生成： LLM可以協助生成營銷內容、社交媒體帖子，甚至是創意寫作。
自然語言理解和生成： LLM 可使聊天機器人和虛擬助理理解人類語言并生成相關回復，從而使這些工具對企業和客戶更加有用。
情感分析： LLM可以分析市場調研或社交媒體帖子，以確定趨勢和情感，從而為商業決策和改進營銷策略提供信息。
機器翻譯： LLM 可以打破語言障礙，高精度地自動翻譯不同語言之間的文本。
摘要： LLM 可以對文章、報告或其他文本文件進行摘要，為大量信息提供簡明易懂的版本，從而節省人們的時間和精力。
個性化語言學習： 語言學LLM可以協助語言學習和輔導，根據學習者的個人需求提供個性化內容。
答疑系統： LLM可以通過回答常見問題來協助客戶支持和知識庫。
文本分類： LLM 可以對文本進行分類，例如用于垃圾郵件過濾、主題分類或文檔組織。
代碼生成和軟件開發： LLM可以通過生成代碼或提供改進代碼的建議來協助軟件開發。
語音識別和轉錄服務： LLM可以準確轉錄音頻并協助語音識別。
醫學、法律和技術文件分析： LLM可以幫助專業人士分析和總結復雜的文件。
無障礙工具： LLM可以通過提供文本到語音或語音到文本的轉換來幫助殘疾人。
LLM 正在徹底改變自然語言處理領域，使開發人員和企業能夠更輕松、更準確地執行復雜的語言任務。 在選擇 LLM API 時，必須考慮數據集的大小和復雜程度。 較小的模型可能更適合小型語料庫或文本集，而較大的模型可能對較大的數據集更有效。
同樣重要的是，要確保所選模型能夠很好地與不同的編程語言配合使用，并且不需要特定的庫或框架。 此外，您還應評估培訓所需的時間和精力以及達到的準確度水平。
如今有如此多的 LLM API 可供使用，因此必須仔細研究您的選項，并選擇最符合您需求的模型。 這樣，您就能充分利用這些尖端語言處理工具的強大功能和潛力。如果需要更多類型的
本文翻譯源自：https://nordicapis.com/7-large-language-model-llm-apis/
