核心特征
- 大规模参数： 拥有数十亿甚至数万亿个参数（Parameters），参数量决定了模型的“脑容量”和知识储备。
- 预训练 (Pre-training)： 在通用语料库上进行无监督学习，掌握语言的语法、语义和世界知识。
- 微调 (Fine-tuning)： 针对特定任务（如对话、指令遵循）进行有监督的微调，使其更符合人类的使用习惯。
常见用途
- 文本生成： 撰写文章、邮件、代码、剧本。
- 问答系统： 智能客服、知识库检索。
- 翻译： 多语言互译。
- 摘要： 提取长文档的关键信息。
- 推理： 逻辑分析、数学解题。
代表模型
- GPT 系列 (OpenAI): 目前最著名的 LLM 家族。
- Claude 系列 (Anthropic): 以安全性和长上下文著称。
- Gemini (Google): Google 的多模态旗舰模型。
- Llama (Meta): 最强大的开源 LLM 系列。