🌟 LLM详情指南 🌟
本页面提供关于LLM（大语言模型）的核心信息与技术解析，涵盖模型类型、应用场景及性能指标等维度。
📌 核心内容
模型分类
- 通用型：如
GPT_3_5、BERT - 专用型：针对代码生成的
Codex、面向多语言的XLM_RoBERTa - 视觉-语言模型：如
CLIP、BLIP
- 通用型：如
关键性能指标
- 参数量：直接影响模型复杂度与表现
- 上下文长度：决定输入文本的最长支持长度
- 推理速度：以tokens/s为单位衡量实时响应能力
应用场景示例
- 智能客服：
DialoGPT - 文本生成：
T5 - 研究分析：
LLaMA
- 智能客服：
如需深入了解LLM的训练流程或对比不同模型的优劣，可访问LLM训练技术页面。