大型语言模型 (LLM) API 将彻底改变我们处理语言的方式。 在深度学习和机器学习算法的支持下，LLM API 提供了前所未有的自然语言理解能力。 通过利用这些新的 API，开发人员现在可以创建能够以前所未有的方式理解和响应书面文本的应用程序。
下面，我们将比较从 Bard 到 ChatGPT、PaLM 等市场上顶级 LLM API。 我们还将探讨整合这些 LLM 的潜在用例，并考虑其对语言处理的影响。
什么是大语言模型 (LLM)
大型语言模型（LLM）是一种人工智能模型，旨在处理、分析和生成自然语言。 从本质上讲，这些模型基于深度学习算法，可对大量文本进行分析，并能在类似人类的水平上学习处理、生成和理解语言。 最著名的 LLM 包括谷歌的 BERT（来自变换器的双向编码器表示）和 OpenAI 的 GPT（生成预训练变换器）。
LLM 从根本上不同于传统的自然语言处理（NLP）技术，后者通常依赖人工编写的规则来分析和解释文本。 相反，LLM 是通过处理海量文本数据来学习和识别语言模式的。 它们利用神经网络来理解单词是如何搭配使用的，并创建语言的内部表征，可用于各种语言相关任务。
顶级大型语言模型 (LLM) API
随着自然语言处理（NLP）变得越来越先进，需求也越来越大，许多公司和组织都在努力创建强大的大型语言模型。 以下是目前市场上最好的一些 LLM。 除非另有说明，否则均提供 API 访问。
1. ChatGPT
聊天机器人是 LLM 最令人兴奋的应用之一，ChatGPT 就是一个很好的例子。 在 GPT-4 语言模型的支持下，ChatGPT 可以与用户进行自然语言对话。 ChatGPT 的独特之处在于它经过了各种主题的训练，因此可以协助完成许多任务、回答问题并就各种主题进行引人入胜的对话。 使用 ChatGPT API，您可以快速生成 Python 代码、起草电子邮件，甚至适应不同的对话风格和语境。
ChatGPT 背后的公司 OpenAI 提供了对底层模型的 API 访问。 例如，下面是向 OpenAI Chat Completions API 请求的示例。
import openai
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?"}
]
以及回应示例：
{
'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是谷歌开发的一款人工智能聊天机器人，它使用大型语言模型（LLM）和对话应用语言模型（LaMDA）生成类人文本和图像。 与谷歌搜索不同，Bard 是会话式的，这意味着用户可以写下提示，并收到自然语言的个性化回复。
Bard是一个令人兴奋的例子，说明了如何利用 LLM 创造强大的人工智能对话体验。 该系统可以根据特定用户的输入生成文本和图像，而且生成的文本和图像自然、引人入胜。 目前，该应用程序接口只接受请求。 因此，要实现它，您必须请求访问。
3. GooseAI
市场上另一个有用的 LLM API 是 GooseAI。 GooseAI 是一种通过 API 提供的全面管理 NLP 即服务，它能以毫不妥协的速度提供最先进的基于 GPT 的语言模型。
此外，GooseAI 还在语言模型方面提供了更多灵活性和选项。 它允许用户在不同的 GPT 模型之间进行选择，并根据自己的具体需求进行定制。 GooseAI API 在设计上可与 OpenAI 等其他相关 API 互换使用。
4. Cohere
大型语言模型领域的另一家公司是 Cohere。 这项尖端技术使开发人员和企业能够利用世界领先的自然语言处理（NLP）技术打造令人难以置信的产品，同时保证数据的私密性和安全性。
Cohere 允许各种规模的企业以全新的方式探索、生成和搜索信息。 这些模型经过数十亿字的预训练，使得 API 易于使用和定制。 这意味着，即使是规模较小的企业，现在也可以利用这一强大的技术，而无需破费。
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，开发人员可以通过开发人员控制台访问聊天界面和 API，从而利用大型语言模型的强大功能。
Claude 有多种用途，包括摘要、搜索、创意和协作写作、问答、编码等。 据早期客户反映，与市场上的其他语言模型相比，Claude 不容易产生有害的输出结果，更容易与人交流，而且更容易引导。
6. LLaMA
在有关 LLM 的讨论中，有一个令人兴奋的模型值得一提，那就是 LLaMA，它是语言学习和多模态分析的缩写。 Meta AI 团队开发 LLaMA 的目的是专门应对在计算能力较低的情况下进行语言建模的挑战。
LLaMA 在大型语言模型领域尤为可取，因为它需要更少的资源和计算能力来测试新方法、验证他人的工作和探索新的用例。 它采用独特的方法进行模型训练和推理，利用迁移学习以更快的速度和更少的资源建立新模型，从而实现了这一目标。 在撰写本文时，API 仅接受请求。
7. PaLM
如果您对 LLM 感兴趣，您一定想了解一下 Pathways Language Model (PaLM) API。 PaLM 由谷歌开发，提供了一种在语言模型之上构建语言模型的简单而安全的方法，在规模和功能方面都是一种高效的模型。
更棒的是，PaLM 只是 Pathways AI 提供的更广泛的 MakerSuite 产品的一部分。 这个直观的工具非常适合快速制作创意原型，并将很快推出一系列功能，包括提示工程、合成数据生成和自定义模型调整。
每个 LLM 有何独特之处
LLM最引人注目的一点是，它们都各具特色，互不相同。 每种模式都有自己的优缺点。 以下是上述每种LLM的相互比较：
Bard: 该模型专为创意写作和讲故事而设计，非常适合任何人撰写引人入胜的内容。
ChatGPT： 该模型专为聊天机器人和对话式人工智能设计。 它反应灵敏，能跟上快速移动的对话，并在整个对话过程中保持上下文一致。
GooseAI：这种模式专注于生成高质量、引人入胜的内容，非常适合营销人员和内容创作者。 它能够理解人类的情感并做出相应的反应，这使其独树一帜，备受追捧。
Cohere： 该模型设计用于各种 NLP 任务，包括文本分类、摘要和情感分析。 它用途广泛，可根据特定需求进行定制。
Claude:：这是一种相对较新的市场模式，但因其能够产生极具吸引力的原创内容而备受关注。 它非常适合希望在拥挤的市场中脱颖而出的营销人员。
Azure OpenAI 服务： 该服务建立在 OpenAI 的 GPT-3 平台之上，是希望将语言处理集成到现有系统中的企业的理想选择。
LLaMA：该模型旨在为电影、书籍和其他形式的媒体提供个性化推荐。 它具有很高的准确性，并使用先进的算法确保用户获得符合其兴趣的推荐。
LangChain： 该模型侧重于翻译，可在多种语言之间进行高精度翻译。
PaLM：该模型专为语言理解而设计，可用于构建各种 NLP 应用，包括聊天机器人、语言翻译器和搜索引擎。
大型语言模型LLM在现实世界中的应用
在海量数据集上训练出来的大型人工智能模型的威力已在许多实际应用中展现出令人印象深刻的性能。 LLM 正在改变企业和个人的沟通方式，使与复杂且不断增长的数据交互变得更加容易。 以下是LLM改变我们世界的一些方式：
内容生成： LLM可以协助生成营销内容、社交媒体帖子，甚至是创意写作。
自然语言理解和生成： LLM 可使聊天机器人和虚拟助理理解人类语言并生成相关回复，从而使这些工具对企业和客户更加有用。
情感分析： LLM可以分析市场调研或社交媒体帖子，以确定趋势和情感，从而为商业决策和改进营销策略提供信息。
机器翻译： LLM 可以打破语言障碍，高精度地自动翻译不同语言之间的文本。
摘要： LLM 可以对文章、报告或其他文本文件进行摘要，为大量信息提供简明易懂的版本，从而节省人们的时间和精力。
个性化语言学习： 语言学LLM可以协助语言学习和辅导，根据学习者的个人需求提供个性化内容。
答疑系统： LLM可以通过回答常见问题来协助客户支持和知识库。
文本分类： LLM 可以对文本进行分类，例如用于垃圾邮件过滤、主题分类或文档组织。
代码生成和软件开发： LLM可以通过生成代码或提供改进代码的建议来协助软件开发。
语音识别和转录服务： LLM可以准确转录音频并协助语音识别。
医学、法律和技术文件分析： LLM可以帮助专业人士分析和总结复杂的文件。
无障碍工具： LLM可以通过提供文本到语音或语音到文本的转换来帮助残疾人。
总结
LLM 正在彻底改变自然语言处理领域，使开发人员和企业能够更轻松、更准确地执行复杂的语言任务。 在选择 LLM API 时，必须考虑数据集的大小和复杂程度。 较小的模型可能更适合小型语料库或文本集，而较大的模型可能对较大的数据集更有效。
同样重要的是，要确保所选模型能够很好地与不同的编程语言配合使用，并且不需要特定的库或框架。 此外，您还应评估培训所需的时间和精力以及达到的准确度水平。
如今有如此多的 LLM API 可供使用，因此必须仔细研究您的选项，并选择最符合您需求的模型。 这样，您就能充分利用这些尖端语言处理工具的强大功能和潜力。如果需要更多类型的
本文翻译源自：https://nordicapis.com/7-large-language-model-llm-apis/
