國外 7 個最佳大語言模型 (LLM) API 推薦

大型語言模型 (LLM) API 將徹底改變我們處理語言的方式。 在深度學習和機器學習演算法的支援下，LLM API 提供了前所未有的自然語言理解能力。 透過利用這些新的 API，開發人員現在可以建立能夠以前所未有的方式理解和響應書面文字的應用程式。

下面，我們將比較從 Bard 到 ChatGPT、PaLM 等市場上頂級 LLM API。 我們還將探討整合這些 LLM 的潛在用例，並考慮其對語言處理的影響。

什麼是大語言模型 (LLM)

大型語言模型（LLM）是一種人工智慧模型，旨在處理、分析和生成自然語言。 從本質上講，這些模型基於深度學習演算法，可對大量文字進行分析，並能在類似人類的水平上學習處理、生成和理解語言。 最著名的 LLM 包括谷歌的 BERT（來自變換器的雙向編碼器表示）和 OpenAI 的 GPT（生成預訓練變換器）。

LLM 從根本上不同於傳統的自然語言處理（NLP）技術，後者通常依賴人工編寫的規則來分析和解釋文字。 相反，LLM 是透過處理海量文字資料來學習和識別語言模式的。 它們利用神經網路來理解單詞是如何搭配使用的，並建立語言的內部表徵，可用於各種語言相關任務。

頂級大型語言模型 (LLM) API

隨著自然語言處理（NLP）變得越來越先進，需求也越來越大，許多公司和組織都在努力建立強大的大型語言模型。 以下是目前市場上最好的一些 LLM。 除非另有說明，否則均提供 API 訪問。

1. ChatGPT

聊天機器人是 LLM 最令人興奮的應用之一，ChatGPT 就是一個很好的例子。 在 GPT-4 語言模型的支援下，ChatGPT 可以與使用者進行自然語言對話。 ChatGPT 的獨特之處在於它經過了各種主題的訓練，因此可以協助完成許多工、回答問題並就各種主題進行引人入勝的對話。 使用 ChatGPT API，您可以快速生成 Python 程式碼、起草電子郵件，甚至適應不同的對話風格和語境。

ChatGPT 背後的公司 OpenAI 提供了對底層模型的 API 訪問。 例如，下面是向 OpenAI Chat Completions API 請求的示例。

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?"}

    ]

以及回應示例：

{

 '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 是谷歌開發的一款人工智慧聊天機器人，它使用大型語言模型（LLM）和對話應用語言模型（LaMDA）生成類人文字和影像。 與谷歌搜尋不同，Bard 是會話式的，這意味著使用者可以寫下提示，並收到自然語言的個性化回覆。

Bard 是一個令人興奮的例子，說明了如何利用 LLM 創造強大的人工智慧對話體驗。 該系統可以根據特定使用者的輸入生成文字和影像，而且生成的文字和影像自然、引人入勝。 目前，該應用程式介面只接受請求。 因此，要實現它，您必須請求訪問。

3. GooseAI

市場上另一個有用的 LLM API 是 GooseAI。 GooseAI 是一種透過 API 提供的全面管理 NLP 即服務，它能以毫不妥協的速度提供最先進的基於 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。 它允許使用者在不同的 GPT 模型之間進行選擇，並根據自己的具體需求進行定製。 GooseAI API 在設計上可與 OpenAI 等其他相關 API 互換使用。

4. Cohere

大型語言模型領域的另一家公司是 Cohere。 這項尖端技術使開發人員和企業能夠利用世界領先的自然語言處理（NLP）技術打造令人難以置信的產品，同時保證資料的私密性和安全性。

Cohere 允許各種規模的企業以全新的方式探索、生成和搜尋資訊。 這些模型經過數十億字的預訓練，使得 API 易於使用和定製。 這意味著，即使是規模較小的企業，現在也可以利用這一強大的技術，而無需破費。

5. Claude

Claude 是基於 Anthropic 研究的下一代人工智慧助手，展示了 LLM API 的功能。 有了 Claude，開發人員可以透過開發人員控制檯訪問聊天介面和 API，從而利用大型語言模型的強大功能。

Claude 有多種用途，包括摘要、搜尋、創意和協作寫作、問答、編碼等。 據早期客戶反映，與市場上的其他語言模型相比，Claude 不容易產生有害的輸出結果，更容易與人交流，而且更容易引導。

6. LLaMA

在有關 LLM 的討論中，有一個令人興奮的模型值得一提，那就是 LLaMA，它是語言學習和多模態分析的縮寫。 Meta AI 團隊開發 LLaMA 的目的是專門應對在計算能力較低的情況下進行語言建模的挑戰。

LLaMA 在大型語言模型領域尤為可取，因為它需要更少的資源和計算能力來測試新方法、驗證他人的工作和探索新的用例。 它採用獨特的方法進行模型訓練和推理，利用遷移學習以更快的速度和更少的資源建立新模型，從而實現了這一目標。 在撰寫本文時，API 僅接受請求。

7. PaLM

如果您對 LLM 感興趣，您一定想了解一下 Pathways Language Model (PaLM) API。 PaLM 由谷歌開發，提供了一種在語言模型之上構建語言模型的簡單而安全的方法，在規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 產品的一部分。 這個直觀的工具非常適合快速製作創意原型，並將很快推出一系列功能，包括提示工程、合成資料生成和自定義模型調整。

每個 LLM 有何獨特之處

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

Bard: 該模型專為創意寫作和講故事而設計，非常適合任何人撰寫引人入勝的內容。

ChatGPT： 該模型專為聊天機器人和對話式人工智慧設計。 它反應靈敏，能跟上快速移動的對話，並在整個對話過程中保持上下文一致。

GooseAI：這種模式專注於生成高質量、引人入勝的內容，非常適合營銷人員和內容創作者。 它能夠理解人類的情感並做出相應的反應，這使其獨樹一幟，備受追捧。

Cohere： 該模型設計用於各種 NLP 任務，包括文字分類、摘要和情感分析。 它用途廣泛，可根據特定需求進行定製。

Claude:：這是一種相對較新的市場模式，但因其能夠產生極具吸引力的原創內容而備受關注。 它非常適合希望在擁擠的市場中脫穎而出的營銷人員。

Azure OpenAI 服務： 該服務建立在 OpenAI 的 GPT-3 平臺之上，是希望將語言處理整合到現有系統中的企業的理想選擇。

LLaMA：該模型旨在為電影、書籍和其他形式的媒體提供個性化推薦。 它具有很高的準確性，並使用先進的演算法確保使用者獲得符合其興趣的推薦。

LangChain： 該模型側重於翻譯，可在多種語言之間進行高精度翻譯。

PaLM：該模型專為語言理解而設計，可用於構建各種 NLP 應用，包括聊天機器人、語言翻譯器和搜尋引擎。

大型語言模型 LLM 在現實世界中的應用

在海量資料集上訓練出來的大型人工智慧模型的威力已在許多實際應用中展現出令人印象深刻的效能。 LLM 正在改變企業和個人的溝通方式，使與複雜且不斷增長的資料互動變得更加容易。 以下是 LLM 改變我們世界的一些方式：

內容生成： LLM 可以協助生成營銷內容、社交媒體帖子，甚至是創意寫作。

自然語言理解和生成： LLM 可使聊天機器人和虛擬助理理解人類語言並生成相關回復，從而使這些工具對企業和客戶更加有用。

情感分析： LLM 可以分析市場調查或社交媒體帖子，以確定趨勢和情感，從而為商業決策和改進營銷策略提供資訊。

機器翻譯： LLM 可以打破語言障礙，高精度地自動翻譯不同語言之間的文字。

摘要： LLM 可以對文章、報告或其他文字檔案進行摘要，為大量資訊提供簡明易懂的版本，從而節省人們的時間和精力。

個性化語言學習： 語言學 LLM 可以協助語言學習和輔導，根據學習者的個人需求提供個性化內容。

答疑係統： LLM 可以透過回答常見問題來協助客戶支援和知識庫。

文字分類： LLM 可以對文字進行分類，例如用於垃圾郵件過濾、主題分類或文件組織。

程式碼生成和軟體開發： LLM 可以透過生成程式碼或提供改進程式碼的建議來協助軟體開發。

語音識別和轉錄服務： LLM 可以準確轉錄音訊並協助語音識別。

醫學、法律和技術檔案分析： LLM 可以幫助專業人士分析和總結複雜的檔案。

無障礙工具： LLM 可以透過提供文字到語音或語音到文字的轉換來幫助殘疾人。

總結

LLM 正在徹底改變自然語言處理領域，使開發人員和企業能夠更輕鬆、更準確地執行復雜的語言任務。 在選擇 LLM API 時，必須考慮資料的大小和複雜程度。 較小的模型可能更適合小型語料庫或文字集，而較大的模型可能對較大的資料集更有效。

同樣重要的是，要確保所選模型能夠很好地與不同的程式語言配合使用，並且不需要特定的庫或框架。 此外，您還應評估培訓所需的時間和精力以及達到的準確度水平。

如今有如此多的 LLM API 可供使用，因此必須仔細研究您的選項，並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大功能和潛力。如果需要更多型別的

本文翻譯源自：https://nordicapis.com/7-large-language-model-llm-apis/