【一文讀懂AI核心要點】什么是大模型？你真的知道“大模型”和“大語言模型”的區別嗎？
在人工智能領域，“大模型”和“大語言模型”這兩個詞經常被提及，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的區別。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、開發者和企業決策者閱讀！??
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一、大模型到底是什么？
“大模型”（Foundation Model）是指基于海量數據訓練出來的通用人工智能模型。它們是擁有龐大的參數規模，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，并支持微調以滿足特定應用需求。
大模型的核心特征：
- 參數規模巨大：通常是百億甚至千億級別的參數，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優異。
- 支持微調：可以根據具體業務需求進行二次訓練，提升特定領域的表現。
- 跨模態能力：不僅限于文本，還能處理圖像、音頻、視頻等多種數據類型。
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據訓練，能夠理解、生成、翻譯、總結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：核心區別
對比維度 | 大模型（Foundation Model） | 大語言模型（LLM） |
定義 | 泛指所有基于大規模數據訓練的AI模型 | 僅指基于文本訓練的語言模型 |
任務范圍 | 語言、圖像、視頻、音頻、3D等多模態 | 主要處理自然語言任務 |
代表模型 | GPT-4、Gemini、Midjourney、Whisper等 | ChatGPT、Claude、千問等 |
應用場景 | 對話、代碼生成、圖像生成、視頻生成、語音合成等 | 自然語言理解、文本生成、翻譯、對話 |
四、大模型的分類詳解
根據任務和模態的不同，大模型可以細分為以下幾類：
類型 | 代表模型 | 主要功能 |
大語言模型 | ChatGPT、Claude、DeepSeek | 文字理解與生成 |
圖像生成模型 | Stable Diffusion、Midjourney、DALL·E 3 | 生成高質量圖像 |
視頻生成模型 | Runway Gen-2、Pika Labs、Sora | 視頻內容生成 |
語音/音頻模型 | Whisper（語音轉文字）、Mistral（音樂生成） | 語音識別與音頻生成 |
多模態大模型 | Gemini、GPT-4V | 同時處理圖像和文本等多種模態 |
代碼大模型 | CodeLlama、StarCoder、DeepSeek Coder | 代碼生成與輔助編程 |
這說明，大模型不僅僅是“語言模型”，它們在圖像、視頻、音頻等領域同樣發揮著巨大作用。
五、如何利用大模型API實現多模態AI應用？
對于開發者和企業來說，想要快速接入各種大模型，最便捷的方式就是通過API調用。
六、獲取大模型API的兩種途徑
方式一：通過“OpenAI官網”獲取API Key（國外）
步驟1：訪問OpenAI官網
在瀏覽器中輸入OpenAI官網的地址，進入官方網站主頁。https://www.openai.com
步驟2：創建或登錄賬戶
- 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
現在你已經擁有了 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，展示如何調用 API 生成文本：
import openai
import os
# 設置 API Key
openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
# 調用 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
)
# 打印響應內容
print(response.choices[0].text.strip())方式二：通過“能用AI”獲取API Key（國內）
針對國內用戶，由于部分海外服務訪問限制，可以通過國內平臺“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的實戰教程
擁有了API Key后，接下來就是如何在你的項目中調用OpenAI API了。以下以Python為例，詳細展示如何進行調用。
1.可以調用的模型
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：直接調用，沒有設置系統提示詞的代碼
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：根據用戶反饋的問題，用GPT進行問題分類
from openai import OpenAI
# 創建OpenAI客戶端
client = OpenAI(
api_key="your_api_key", # 你自己創建創建的Key
base_url="https://ai.nengyongai.cn/v1"
)
def api(content):
print()
# 這里是系統提示詞
sysContent = f"請對下面的內容進行分類，并且描述出對應分類的理由。你只需要根據用戶的內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)
在這里插入圖片描述
總結與展望
通過本文的詳細介紹，你已經掌握了如何獲取和使用OpenAI API Key的基本流程。
