本文介紹了大型語言模型（LLMs）的核心技術(shù)、工作原理以及如何通過API實現(xiàn)人機高效對話。LLMs通過分析大量文本數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)語言模式，生成連貫準確的文本響應(yīng)。文章回顧了LLMs的發(fā)展歷史，從早期的n-gram模型到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的應(yīng)用，再到Transformer模型的提出和BERT、GPT系列模型的里程碑。LLMs的訓(xùn)練分為預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)兩個階段，需要大量數(shù)據(jù)和計算資源。文章還探討了LLMs在多模態(tài)應(yīng)用、專業(yè)化模型開發(fā)、資源優(yōu)化和合理分配等方面的現(xiàn)狀和挑戰(zhàn)。最后，文章討論了LLMs在API調(diào)用上的智能化體現(xiàn)，以及其在未來技術(shù)發(fā)展中的潛力和常見問題。在討論大模型資源時，文章提到了多個來源，包括CSDN博客上關(guān)于AI領(lǐng)域常用大模型地址及下載方法的匯總，以及HyperAI超神經(jīng)提供的30個優(yōu)質(zhì)NLP數(shù)據(jù)集和模型資源。這些資源對于開發(fā)者挑選和下載適配開發(fā)需求的模型與數(shù)據(jù)集至關(guān)重要，進一步推動了上層應(yīng)用的拓展。