生成式人工智能和大型语言模型 (LLM) 之间的区别在于它们的重点。两者都是可以产生新颖输出的机器学习模型，但 LLM 主要关注自然语言处理 (NLP)。这包括文本生成、分析、翻译，甚至代码补全。
作为生成式人工智能的一个亚种，LLM 也需要大量数据来训练和改进。
由于互联网上有大量文本数据，例如书籍、社交媒体帖子，甚至网页本身，我们最近看到其发展取得了重大进展。以下是最著名的一些。
GPT 系列（Open AI）：作为先进的 Transformer 模型，GPT 系列具 尼日利亚电报号码 有广泛的通用知识和高推理能力。最新版本的 GPT-4 是一个大型多模态模型，可以接受文本和图像输入，以生成新颖的文本输出，例如对话、文章、摘要和代码块。
BERT（谷歌）：该模型专为自然语言理解任务而设计。它的全名是 Transformers 的双向编码器表示，这意味着它可以从单词的左右两侧学习上下文，以用于文本分类、问答和情感分析。
其他开发人员，例如 HuggingFace 和 Meta 已经能够创建更优化的 BERT 版本，例如适合各种 NLP 任务的DistilBERT和RoBERTa 。
LLaMA（Meta）：为了使生成式 AI 和 LLM 的普及，该公司于 2023 年发布了这种最先进的基础模型。它有多种尺寸和版本，最新版本是 LLaMA 2。该模型的显着特点是开放修改和使用自由。
BLOOM（BigScience）： BLOOM 能够生成 46 种自然语言和 13 种编程语言的文本，是现有最大的语言模型，拥有超过 1700 亿个参数。它现在通过 HuggingFace 生态系统广泛可用，可用于大规模研究和语言处理任务。
Gemini（谷歌）：前身为 Bard，这款创新的多模式 LLM 能够与从数据中心到移动设备等多种环境无缝集成。它可以概括、生成和组合不同类型的信息，包括文本、代码、音频、图像和视频。Gemini 1.0 的第一个版本有三种尺寸，具有高度的灵活性。
这些现代法学硕士代表了自然语言处理研究的前沿，可实现从对话生成到内容创作等各种应用。它们不断突破理解和生成类似人类的文本的极限。