在人工智能領域，“大模型”和“大語言模型”這兩個詞經(jīng)常被提及，很多人甚至把它們當成了同義詞。其實，這兩者之間存在本質(zhì)的區(qū)別。今天，我就帶你深入剖析什么是大模型，什么是大語言模型（LLM），它們的區(qū)別在哪里，以及如何利用這些模型提升你的項目效率。文章干貨滿滿，適合AI愛好者、開發(fā)者和企業(yè)決策者閱讀！??

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一、大模型到底是什么？

“大模型”（Foundation Model）是指基于海量數(shù)據(jù)訓練出來的通用人工智能模型。它們是擁有龐大的參數(shù)規(guī)模，通常達到百億、千億級別，具備強大的泛化能力，能夠適應多種任務，并支持微調(diào)以滿足特定應用需求。

大模型的核心特征：

• 參數(shù)規(guī)模巨大：通常是百億甚至千億級別的參數(shù)，模型越大，理論上理解和生成能力越強。
• 通用能力強：不僅能完成單一任務，而是能在多種任務中表現(xiàn)優(yōu)異。
• 支持微調(diào)：可以根據(jù)具體業(yè)務需求進行二次訓練，提升特定領域的表現(xiàn)。
• 跨模態(tài)能力：不僅限于文本，還能處理圖像、音頻、視頻等多種數(shù)據(jù)類型。

換句話說，大模型是AI領域的“萬能工具”，主要是看你用它做什么！

二、大語言模型（LLM）是什么？

大語言模型（Large Language Model，簡稱LLM）是大模型的一個子集，專注于處理自然語言文本。它們通過海量文本數(shù)據(jù)訓練，能夠理解、生成、翻譯、總結(jié)和對話等多種語言任務。

典型的大語言模型包括：

• ChatGPT（GPT-4o）
• Claude
• 千問
• DeepSeek

這些模型專注于文本處理，廣泛應用于智能客服、內(nèi)容生成、機器翻譯、文本分析等領域。

三、大模型 vs 大語言模型：核心區(qū)別

四、大模型的分類詳解

根據(jù)任務和模態(tài)的不同，大模型可以細分為以下幾類：

這說明，大模型不僅僅是“語言模型”，它們在圖像、視頻、音頻等領域同樣發(fā)揮著巨大作用。

五、如何利用大模型API實現(xiàn)多模態(tài)AI應用？

對于開發(fā)者和企業(yè)來說，想要快速接入各種大模型，最便捷的方式就是通過API調(diào)用。

六、獲取大模型API的兩種途徑

方式一：通過“OpenAI官網(wǎng)”獲取API Key（國外）

步驟1：訪問OpenAI官網(wǎng)

在瀏覽器中輸入OpenAI官網(wǎng)的地址，進入官方網(wǎng)站主頁。https://www.openai.com

步驟2：創(chuàng)建或登錄賬戶

• 點擊右上角的“Sign Up”進行注冊，或選擇“Login”登錄已有賬戶。
• 完成相關的賬戶信息填寫和驗證，確保賬戶的安全性。

步驟3：進入API管理界面

登錄后，導航至“API Keys”部分，通常位于用戶中心或設置頁面中。

步驟4：生成新的API Key

• 在API Keys頁面，點擊“Create new key”按鈕。
• 按照提示完成API Key的創(chuàng)建過程，并將生成的Key妥善保存在安全的地方，避免泄露。??

生成API Key

使用 OpenAI API代碼

現(xiàn)在你已經(jīng)擁有了 API Key 并完成了充值，接下來是如何在你的項目中使用 GPT-4.0 API。以下是一個簡單的 Python 示例，展示如何調(diào)用 API 生成文本：

import openai
import os

# 設置 API Key
openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")

# 調(diào)用 GPT-4.0 API
response = openai.Completion.create(
    model="gpt-4.0-turbo",
    prompt="魯迅與周樹人的關系。",
    max_tokens=100
)

# 打印響應內(nèi)容
print(response.choices[0].text.strip())

方式二：通過“能用AI”獲取API Key（國內(nèi)）

針對國內(nèi)用戶，由于部分海外服務訪問限制，可以通過國內(nèi)平臺“能用AI”獲取API Key。

步驟1：訪問能用AI工具

在瀏覽器中打開能用AI進入主頁https://ai.nengyongai.cn/register?aff=PEeJ

步驟2：進入API管理界面

登錄后，導航至API管理頁面。

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步驟3：生成新的API Key

• 點擊“添加令牌”按鈕。
• 創(chuàng)建成功后，點擊“查看KEY”按鈕，獲取你的API Key。

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使用OpenAI API的實戰(zhàn)教程

擁有了API Key后，接下來就是如何在你的項目中調(diào)用OpenAI API了。以下以Python為例，詳細展示如何進行調(diào)用。

1.可以調(diào)用的模型

gpt-3.5-turbo
gpt-3.5-turbo-1106
gpt-3.5-turbo-0125
gpt-3.5-16K
gpt-4
gpt-4-1106-preview
gpt-4-0125-preview
gpt-4-1106-vision-preview
gpt-4-turbo-2024-04-09
gpt-4o-2024-05-13
gpt-4-32K
claude-2
claude-3-opus-20240229
claude-3-sonnet-20240229

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2.Python示例代碼（基礎）

基本使用：直接調(diào)用，沒有設置系統(tǒng)提示詞的代碼

from openai import OpenAI
client = OpenAI(
    api_key="這里是能用AI的api_key",
    base_url="https://ai.nengyongai.cn/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    messages=[
     # 把用戶提示詞傳進來content
        {'role': 'user', 'content': "魯迅為什么打周樹人？"},
    ],
    model='gpt-4',  # 上面寫了可以調(diào)用的模型
    stream=True  # 一定要設置True
)

for chunk in response:
    print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)

3.Python示例代碼（高階）

進階代碼：根據(jù)用戶反饋的問題，用GPT進行問題分類

from openai import OpenAI

# 創(chuàng)建OpenAI客戶端
client = OpenAI(
    api_key="your_api_key",  # 你自己創(chuàng)建創(chuàng)建的Key
    base_url="https://ai.nengyongai.cn/v1"
)

def api(content):
    print()
    
    # 這里是系統(tǒng)提示詞
    sysContent = f"請對下面的內(nèi)容進行分類，并且描述出對應分類的理由。你只需要根據(jù)用戶的內(nèi)容輸出下面幾種類型：bug類型,用戶體驗問題，用戶吐槽." \
                 f"輸出格式:[類型]-[問題:{content}]-[分析的理由]"
    response = client.chat.completions.create(
        messages=[
            # 把系統(tǒng)提示詞傳進來sysContent
            {'role': 'system', 'content': sysContent},
            # 把用戶提示詞傳進來content
            {'role': 'user', 'content': content},
        ],
        # 這是模型
        model='gpt-4',  # 上面寫了可以調(diào)用的模型
        stream=True
    )

    for chunk in response:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)


if __name__ == '__main__':
    content = "這個頁面不太好看"
    api(content)

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總結(jié)與展望

通過本文的詳細介紹，你已經(jīng)掌握了如何獲取和使用OpenAI API Key的基本流程。