04-何时使用LLM
编辑日期: 2024-07-08 文章阅读: 次
总的来说，我们建议您在需要生成文本、图像甚至代码时使用大型语言模型。
生成式 AI 模型有三种不同的类别：
- 自然语言模型吸收自然语言并产生响应。
- 生成式预训练转换器 (GPT) 模型采用自然语言或代码片段并将其转换为代码。
- 图像生成模型采用提示、基础图像或两者，并创建新图像。
文本处理
大型语言模型可以执行多种自然语言任务，包括：
展开表格
| 任务 | 迅速的 |
|---|---|
| 总结文本 | “将这段文字概括为一个简短的宣传语。” |
| 文本分类 | “这本书是什么类型的？” |
| 生成名称或短语 | “为我的鲜花公司写一个标语。” |
| 翻译 | “将‘你好吗’翻译成法语。” |
| 回答问题 | “Azure OpenAI 做什么？” |
| 推荐内容 | “给我推荐五首最好的婚礼歌曲。” |
使用代码
大型语言模型精通十几种编程语言，例如 C#、JavaScript、Perl、PHP 和 Python。通过使用 LLM 进行编码，您可以解决以下挑战：
- 构建应用程序：您可以使用 LLM 根据提示生成类似 Web API 的代码。
- 维护应用程序：如果您在现有代码库上工作，LLM 可以帮助您更新或维护现有代码。
- 改进应用程序：您可以使用 LLM 来改进特定指标的代码，例如提高安全性或日志记录能力。
例如，给定输入“用 Python 编写一个从 1 到 10 的 for 循环”，将提供以下答案：
Python
for i in range(1,11):
print(i)
图像处理
大型语言模型可以创建逼真且艺术的图像，更改图像的布局或样式，并在提供的图像上创建变体。例如：
- 图像生成：LLM 可以使用您想要的图像的输入文本来生成原始图像。输入越详细，模型生成所需图像的可能性就越大。
- 编辑图像：LLM 可以通过输入文本来编辑图像，输入您想更改图像的内容。您可以更改图像的样式、添加或删除项目，或生成要添加的新内容。
- 图像变化：LLM 可以使用图像本身和输入文本来生成图像的变化，输入文本指定要生成多少种图像变化。原始图像保持不变，但颜色、背景场景和对象所在的位置可能会发生变化。
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