大模型（LLM，Large Language Model）指的是 参数量巨大、基于深度学习训练的人工智能模型，用于 自然语言处置惩罚（NLP） 任务，如文本生成、对话、翻译、代码补全等。它们通常由数十亿到万亿级别的参数构成，能够理解和生成类似人类的文本。
- 大模型的焦点特点
✅ 超大规模参数：从 数十亿（Billion）到万亿（Trillion）级别参数，比如 GPT-4、Gemini、DeepSeek、Qwen、ChatGLM 等。
✅ 基于 Transformer 架构：大多数大模型使用 Transformer 作为基础（如 GPT, LLaMA, Mistral, Baichuan 等）。
✅ 支持多任务处置惩罚：可以进行 文本理解、摘要、代码生成、图像识别（多模态）等。
✅ 可微调（Fine-tuning）：可以通过 LoRA、QLoRA、P-tuning 等技术针对特定领域优化。
✅ 可本地部署或云端 API 访问：如 OpenAI 的 GPT-4 需 API 调用，而 LLaMA、DeepSeek 可本地运行。
大模型的主要范例
大模型可以按照应用方向划分为以下几类：
- 语言大模型（LLM, Large Language Model）
用于 文本生成、对话 AI、代码生成 等，如：GPT-4 OpenAI、DeepSeek、Qwen
适用领域：Chatbot、知识库问答、智能助手等
- 代码大模型（Code LLM）
用于 代码补全、自动编程，如：DeepSeek-Coder、CodeLlama、BigCode
适用领域：IDE 代码补全、AI 编程助手（如 Copilot）
- 多模态大模型（Multimodal LLM）
支持 文本 + 图像 + 语音 处置惩罚，如：Gemini、Qwen-VL、CogView
适用领域：图像理解、OCR 识别、智能创作（如 Midjourney）。
- 知识检索增强（RAG, Retrieval-Augmented Generation）
大模型结合知识库，如：LangChain、LlamaIndex
适用领域：智能客服、文档问答、搜刮增强（如 ChatGPT+自有数据）。
大模型的训练方式
- 预训练（Pre-training）：使用大量文本数据进行 自回归（Autoregressive） 或 自编码（Autoencoder） 训练。
- 指令微调（Instruction Tuning）：对大模型进行 任务特定优化（如聊天、代码生成）。
- RLHF（人类反馈强化学习）：通过 人类评分 调解模型行为（如 ChatGPT 的训练）。
- 蒸馏（Distillation）：将大模型知识压缩到小模型，进步推理速度（如 DeepSeek 1.5B 可能是 67B 的蒸馏版本）。
轻量级本地 LLM 运行工具（适合个人用户）：适用于 Windows / Mac / Linux，零基础可用：
✅ Ollama（保举 |
