为什么大型语言模型如此重要？

大型语言模型非常灵活。一个模型可以执行完全不同的任务，例如回答问题、总结文档、翻译语言和完成语句。LLM 有可能破坏内容创作以及人们使用搜索引擎和虚拟助手的方式。

尽管并不完美，但 LLM 表现出根据相对较少量的提示或输入做出预测的非凡能力。LLM 可用于生成式人工智能，以根据采用人类语言的输入提示生成内容。

LLM 非常庞大。它们可以考虑数十亿个参数，并且有许多可能的用途。下面是一些示例：

• Open AI 的 GPT-3 模型有 1750 亿个参数。类似的产品 ChatGPT 可以从数据中识别模式并生成自然且可读的输出。虽然我们不知道 Claude 2 的规模，但该模型可以在每个提示中输入多达 10 万个令牌，这意味着它可以处理数百页的技术文档，甚至可以处理整本书。
• AI21 Labs 的 Jurassic-1 模型具有 1780 亿个参数和由 25 万单词部分组成的令牌词汇表以及类似的对话功能。
• Cohere 的 Command 模型具有类似的功能，并且可以使用 100 多种不同的语言开展工作。
• LightOn 的 Paradigm 提供根基模型，并且宣称该模型的功能超过 GPT-3。所有这些 LLM 都带有 API，可让开发人员打造独特的生成式人工智能应用程序。

再偏专业领域，大模型有六十到七十的成功概率；（经过考试题测试）

对考试题已经可以轻松到 985 211 水平，不用能行么？