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openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-3.5-turbo",
messages=[
{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
{"role": "user", "content": "Who won the world series in 2020?"},
{"role": "assistant", "content": "The Los Angeles Dodgers won the World Series in 2020."},
{"role": "user", "content": "Where was it played?"}
]

以及回應(yīng)示例：

{

 'id': 'chatcmpl-6p9XYPYSTTRi0xEviKjjilqrWU2Ve',

 'object': 'chat.completion',

 'created': 1677649420,

 'model': 'gpt-3.5-turbo',

 'usage': {'prompt_tokens': 56, 'completion_tokens': 31, 'total_tokens': 87},

 'choices': [

   {

    'message': {

      'role': 'assistant',

      'content': 'The 2020 World Series was played in Arlington, Texas at the Globe Life Field, which was the new home stadium for the Texas Rangers.'},

    'finish_reason': 'stop',

    'index': 0

   }

  ]

}

2. Bard

Bard是谷歌開發(fā)的一款人工智能聊天機(jī)器人，它使用大型語言模型（LLM）和對(duì)話應(yīng)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(huì)話式的，這意味著用戶可以寫下提示，并收到自然語言的個(gè)性化回復(fù)。

Bard是一個(gè)令人興奮的例子，說明了如何利用 LLM 創(chuàng)造強(qiáng)大的人工智能對(duì)話體驗(yàn)。該系統(tǒng)可以根據(jù)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(yīng)用程序接口只接受請(qǐng)求。因此，要實(shí)現(xiàn)它，您必須請(qǐng)求訪問。

3. GooseAI

市場(chǎng)上另一個(gè)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(wù)，它能以毫不妥協(xié)的速度提供最先進(jìn)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(xiàng)。它允許用戶在不同的 GPT 模型之間進(jìn)行選擇，并根據(jù)自己的具體需求進(jìn)行定制。 GooseAI API 在設(shè)計(jì)上可與 OpenAI 等其他相關(guān) API 互換使用。

4. Cohere

大型語言模型領(lǐng)域的另一家公司是 Cohere。這項(xiàng)尖端技術(shù)使開發(fā)人員和企業(yè)能夠利用世界領(lǐng)先的自然語言處理（NLP）技術(shù)打造令人難以置信的產(chǎn)品，同時(shí)保證數(shù)據(jù)的私密性和安全性。

Cohere 允許各種規(guī)模的企業(yè)以全新的方式探索、生成和搜索信息。這些模型經(jīng)過數(shù)十億字的預(yù)訓(xùn)練，使得 API 易于使用和定制。這意味著，即使是規(guī)模較小的企業(yè)，現(xiàn)在也可以利用這一強(qiáng)大的技術(shù)，而無需破費(fèi)。

5. Claude

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(fā)人員可以通過開發(fā)人員控制臺(tái)訪問聊天界面和 API，從而利用大型語言模型的強(qiáng)大功能。

Claude 有多種用途，包括摘要、搜索、創(chuàng)意和協(xié)作寫作、問答、編碼等。據(jù)早期客戶反映，與市場(chǎng)上的其他語言模型相比，Claude 不容易產(chǎn)生有害的輸出結(jié)果，更容易與人交流，而且更容易引導(dǎo)。

6. LLaMA

在有關(guān) LLM 的討論中，有一個(gè)令人興奮的模型值得一提，那就是 LLaMA，它是語言學(xué)習(xí)和多模態(tài)分析的縮寫。 Meta AI 團(tuán)隊(duì)開發(fā) LLaMA 的目的是專門應(yīng)對(duì)在計(jì)算能力較低的情況下進(jìn)行語言建模的挑戰(zhàn)。

LLaMA 在大型語言模型領(lǐng)域尤為可取，因?yàn)樗枰俚馁Y源和計(jì)算能力來測(cè)試新方法、驗(yàn)證他人的工作和探索新的用例。它采用獨(dú)特的方法進(jìn)行模型訓(xùn)練和推理，利用遷移學(xué)習(xí)以更快的速度和更少的資源建立新模型，從而實(shí)現(xiàn)了這一目標(biāo)。在撰寫本文時(shí)，API 僅接受請(qǐng)求。

7. PaLM

如果您對(duì) LLM 感興趣，您一定想了解一下 Pathways Language Model (PaLM) API。 PaLM 由谷歌開發(fā)，提供了一種在語言模型之上構(gòu)建語言模型的簡(jiǎn)單而安全的方法，在規(guī)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(chǎn)品的一部分。這個(gè)直觀的工具非常適合快速制作創(chuàng)意原型，并將很快推出一系列功能，包括提示工程、合成數(shù)據(jù)生成和自定義模型調(diào)整。

每個(gè) LLM 有何獨(dú)特之處

LLM最引人注目的一點(diǎn)是，它們都各具特色，互不相同。每種模式都有自己的優(yōu)缺點(diǎn)。以下是上述每種LLM的相互比較：

Bard: 該模型專為創(chuàng)意寫作和講故事而設(shè)計(jì)，非常適合任何人撰寫引人入勝的內(nèi)容。

ChatGPT：該模型專為聊天機(jī)器人和對(duì)話式人工智能設(shè)計(jì)。它反應(yīng)靈敏，能跟上快速移動(dòng)的對(duì)話，并在整個(gè)對(duì)話過程中保持上下文一致。

GooseAI：這種模式專注于生成高質(zhì)量、引人入勝的內(nèi)容，非常適合營銷人員和內(nèi)容創(chuàng)作者。它能夠理解人類的情感并做出相應(yīng)的反應(yīng)，這使其獨(dú)樹一幟，備受追捧。

Cohere：該模型設(shè)計(jì)用于各種 NLP 任務(wù)，包括文本分類、摘要和情感分析。它用途廣泛，可根據(jù)特定需求進(jìn)行定制。

Claude:：這是一種相對(duì)較新的市場(chǎng)模式，但因其能夠產(chǎn)生極具吸引力的原創(chuàng)內(nèi)容而備受關(guān)注。它非常適合希望在擁擠的市場(chǎng)中脫穎而出的營銷人員。

Azure OpenAI 服務(wù)：該服務(wù)建立在 OpenAI 的 GPT-3 平臺(tái)之上，是希望將語言處理集成到現(xiàn)有系統(tǒng)中的企業(yè)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(gè)性化推薦。它具有很高的準(zhǔn)確性，并使用先進(jìn)的算法確保用戶獲得符合其興趣的推薦。

LangChain：該模型側(cè)重于翻譯，可在多種語言之間進(jìn)行高精度翻譯。

PaLM：該模型專為語言理解而設(shè)計(jì)，可用于構(gòu)建各種 NLP 應(yīng)用，包括聊天機(jī)器人、語言翻譯器和搜索引擎。

大型語言模型LLM在現(xiàn)實(shí)世界中的應(yīng)用

在海量數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練出來的大型人工智能模型的威力已在許多實(shí)際應(yīng)用中展現(xiàn)出令人印象深刻的性能。 LLM 正在改變企業(yè)和個(gè)人的溝通方式，使與復(fù)雜且不斷增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)交互變得更加容易。以下是LLM改變我們世界的一些方式：

內(nèi)容生成： LLM可以協(xié)助生成營銷內(nèi)容、社交媒體帖子，甚至是創(chuàng)意寫作。

自然語言理解和生成： LLM 可使聊天機(jī)器人和虛擬助理理解人類語言并生成相關(guān)回復(fù)，從而使這些工具對(duì)企業(yè)和客戶更加有用。

情感分析： LLM可以分析市場(chǎng)調(diào)研或社交媒體帖子，以確定趨勢(shì)和情感，從而為商業(yè)決策和改進(jìn)營銷策略提供信息。

機(jī)器翻譯： LLM 可以打破語言障礙，高精度地自動(dòng)翻譯不同語言之間的文本。

摘要： LLM 可以對(duì)文章、報(bào)告或其他文本文件進(jìn)行摘要，為大量信息提供簡(jiǎn)明易懂的版本，從而節(jié)省人們的時(shí)間和精力。

個(gè)性化語言學(xué)習(xí)：語言學(xué)LLM可以協(xié)助語言學(xué)習(xí)和輔導(dǎo)，根據(jù)學(xué)習(xí)者的個(gè)人需求提供個(gè)性化內(nèi)容。

答疑系統(tǒng)： LLM可以通過回答常見問題來協(xié)助客戶支持和知識(shí)庫。

文本分類： LLM 可以對(duì)文本進(jìn)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(fā)： LLM可以通過生成代碼或提供改進(jìn)代碼的建議來協(xié)助軟件開發(fā)。

語音識(shí)別和轉(zhuǎn)錄服務(wù)： LLM可以準(zhǔn)確轉(zhuǎn)錄音頻并協(xié)助語音識(shí)別。

醫(yī)學(xué)、法律和技術(shù)文件分析： LLM可以幫助專業(yè)人士分析和總結(jié)復(fù)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(zhuǎn)換來幫助殘疾人。

總結(jié)

LLM 正在徹底改變自然語言處理領(lǐng)域，使開發(fā)人員和企業(yè)能夠更輕松、更準(zhǔn)確地執(zhí)行復(fù)雜的語言任務(wù)。在選擇 LLM API 時(shí)，必須考慮數(shù)據(jù)集的大小和復(fù)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(duì)較大的數(shù)據(jù)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(yīng)評(píng)估培訓(xùn)所需的時(shí)間和精力以及達(dá)到的準(zhǔn)確度水平。

如今有如此多的 LLM API 可供使用，因此必須仔細(xì)研究您的選項(xiàng)，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(qiáng)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/