2023年最佳大型语言模型及如何选择适合您网站的模型

大型语言模型（LLMs）正在成为网页开发领域的变革者。它们使得网站的创建、维护和变现对那些没有技术技能的人更加易于实现。

人工智能（AI）能够帮助初学者完成复杂任务的能力已经将LLMs确立为网站所有者的重要工具。然而，选择最佳的大型语言模型非常关键。

为了简化这个选择过程，我们的团队为您制定了这个大型语言模型列表，使您能够轻松选择适合您网站需求的完美AI模型。

这些基础模型能够有效处理人类反馈，使它们非常适合用于基于AI的网站创建。

什么是大型语言模型

大型语言模型是先进的人工智能系统，能够理解和生成人类语言。它们是使用复杂的神经网络架构构建的，如受到人脑启发的Transformer模型。这些模型经过大量数据的训练，使它们能够理解上下文并生成连贯的文本输出，无论是回答问题还是撰写叙述性文本。简而言之，大型语言模型是一种高级生成型人工智能，旨在理解和生成人类语言。这一创新正在改变我们与计算机和技术的交流方式。

大型语言模型如何工作

大型语言模型通过消耗大量书面文本形式的信息（如书籍、文章和其他互联网数据）来工作。这些深度学习模型处理的高质量数据越多，它们就越能够理解和使用人类语言。

下面更详细地看看它们的工作原理背后的基本概念：

架构

Transformer模型架构是大型语言模型背后的核心创新。这种深度学习技术使用注意机制来权衡序列中不同单词的重要性，使LLM能够处理单词之间的远距离依赖关系。

注意机制

Transformer架构的关键组成部分之一是注意机制，它允许模型在生成输出时关注原始输入文本的不同部分。这使模型能够捕捉单词或子单词之间的关系，无论它们在文本中距离多远。

训练数据

LLM经过大规模数据集的训练，其中包含互联网的部分内容。这使它们不仅学习了语法和事实，还学到了风格、修辞、推理甚至一定程度的常识。

标记

文本被分解为标记的块，这些标记可以短至一个字符或长至一个单词。模型以批处理方式处理这些标记，理解和生成语言。

训练过程

预训练 – LLM首先在大规模文本语料库上进行无监督学习。它们预测序列中的下一个单词，学习语言模式、事实，甚至一些推理能力。
微调 – 在预训练之后，模型通过带有标签的数据在特定任务上进行微调（例如，翻译、摘要），这个指导微调过程使模型在这些任务上表现更好。

分层方法

Transformer架构具有多个层，每个层包括注意机制和循环神经网络。随着信息通过这些层传递，它变得越来越抽象，使模型能够生成连贯的、上下文相关的文本。

生成能力

大型语言模型是生成型的，意味着它们可以根据用户输入以连贯的方式生成文本。从注意机制学到的模式赋予大型语言模型其生成能力。

互动性

大型语言模型可以通过聊天机器人模型与用户实时互动，根据提示生成文本，回答问题，甚至模仿某些写作风格。

局限性

LLM并不真正“理解”文本。它们只是识别来自训练数据的模式。它们对输入序列很敏感，对略有不同的问题可能会给出不同的答案。它们没有像人类一样的推理或批判性思考能力。它们的响应基于训练期间观察到的模式。

8款顶级大型语言模型

2023年最佳的语言模型。每个模型都提供独特的功能，重新定义了网站创建、变现和营销方法。

GPT 3.5

生成式预训练变换器（GPT）3.5，由OpenAI开发，是一种引领自然语言处理（NLP）发展的尖端语言模型。借助其精密的变换器架构，GPT 3.5神经网络能够理解和生成类似人类文本的内容，使其在各种应用中异常多才多艺。它可以构建句子、段落，甚至整篇文章，具有与人类创作相媲美的风格。其庞大的训练数据涵盖了互联网的大部分内容，为其提供了多样的语言风格和广泛的知识。

最佳应用场景：

网站创建

生成内容 – GPT 3.5擅长为网站生成AI生成的内容，从起草博客文章和常见问题解答到撰写着重针对目标受众的着陆页文字。它能够灵活调整语气和语调，以适应不同的网站受众。

优化SEO – 在优化语言模型的网站内容方面，GPT 3.5表现出色。它可以与AI SEO工具一起使用，撰写既适合读者又经过搜索引擎优化的内容。

变现

创建广告文案 – 在线广告的成功往往取决于文案。GPT 3.5可以生成有说服力和引人注目的广告文案，有望提高点击率和转化率。
分析用户行为 – GPT 3.5主要是文本生成的LLM，但可以与分析工具集成，获取洞察，并帮助您推断用户行为模式。

市场营销

撰写引人注目的社交媒体帖子 – GPT 3.5可以帮助您创建能够吸引注意力的社交媒体帖子，从而提高参与率。
自动化电子邮件营销活动 – 个性化的电子邮件营销活动成功率更高。GPT 3.5可以自动化电子邮件内容生成，根据每位客户的个人偏好、行为和购买历史来调整每封电子邮件。

GPT-4

GPT-4，OpenAI发布的最新生成式AI版本，相对于GPT 3.5在自然语言处理能力方面进行了巨大改进。比较GPT-3.5和GPT-4的性能，很容易看出GPT-4不仅在自然语言处理方面有了线性升级。据报道，GPT-4是在一万亿参数的基础上进行训练的，被认为是市场上最大的语言模型。差异是非常明显的；在这两个GPT模型中，GPT-4不仅更好地理解和生成文本，还具备处理图像和视频的能力，使其更加多才多艺。重要提示！然而值得注意的是，虽然GPT-4在输入方面整合了视觉和文本数据处理，但它只能以文本格式生成答案。

最佳应用场景：

网站创建

动态内容创建 – GPT-4可以基于用户提示和其训练数据生成高质量、与上下文相关的内容，从文章到博客文章。其在多语言翻译方面的熟练技能使其能够通过本地化内容轻松为全球受众提供服务。

设计提示 – 这个多模型可以建议相关的图像或视觉主题，从而简化网站开发者的设计决策。
互动内容 – GPT-4可以支持网站上的互动问答部分、动态常见问题解答部分和AI聊天机器人，以吸引访客并提供实时答案。

变现

定向广告 – GPT-4将引人入胜的文本与相关视觉元素相结合的能力可以帮助您创建能够有效吸引用户的迷人广告活动。
个性化用户体验 – GPT-4通过其丰富的训练数据和对文本和视觉线索的理解，可以提供高度定制的网络体验，根据个体用户的行为和偏好来调整生成的内容。

市场营销

与意见领袖的合作 – GPT-4对意见领袖的合作可能会产生重大影响。它能够创作与意见领袖品牌和合作企业相符的内容，确保活动有效、真实并与目标受众产生共鸣。
视频营销 – GPT-4简化了视频营销过程，通过生成引人入胜的剧本和建议有效的视觉元素。它的叙述能力和整合关键信息的能力确保视频吸引观众的注意力并实现其营销目标。

BARD

BARD是Google AI开发的一款新型LLM聊天机器人。它经过大规模的文本和代码数据集训练，因此具备生成文本、多语言翻译、编写代码、生成多样化内容和回答问题的能力。
作为领先的多模式大型语言模型之一，BARD还可以通过Google搜索获取现实世界的数据。这使其能够理解和回应更广泛的提示和查询。

最佳应用场景：

网站创建

生成高质量的图形 – BARD可以生成与网站内容相关的高质量图形。这些图形可用于创建引人注目的页眉、行动呼叫按钮和其他能够增强网站视觉吸引力的元素。
创建有效的布局 – BARD可以分析网站的内容和流量模式，以创建易于导航的布局。这有助于改善网站的用户体验并提高转化率。

变现

改善外观 – 利用BARD进行网页设计可以简化创意过程，使开发人员能够生成具有AI驱动洞见的响应式布局和直观用户界面。BARD还可以建议根据网站目标受众定制的设计更改，从而增加他们在浏览您的网站时采取行动的可能性。

市场营销

生成AI动力广告文案 – BARD可以生成针对网站内容和目标受众定制的AI动力广告文案和促销材料，有助于增加品牌知名度、吸引流量并生成潜在客户。
创建有效的布局 – BARD可以为广告和促销材料创建易于阅读和理解的有效布局。这有助于确保广告的信息明确而简洁。

LlaMA

LlaMA是Meta AI开发的一款新型开源大型语言模型，仍处于开发中。它旨在成为一款多才多艺且强大的LLM，可用于各种任务，包括查询解决、自然语言理解和阅读理解。LlaMA是Meta公司专注于教育应用的语言学习模型的结果。LLM的能力使其成为EdTech平台的理想人工智能助手。

最佳应用场景：

网站

提供个性化学习体验 – 在语言学习平台和其他EdTech网站中集成LlaMA可以帮助提供个性化的辅导体验，包括互动练习。
提高互动性 – LlaMA还可以用于生成互动练习，帮助学生练习语法、词汇和理解技能。该LLM还可以扩展这些功能，以帮助教授学生编程语言。

变现

订阅和高级内容 – 教育网站可以使用LlaMA通过订阅模式和高级内容计划来变现其课程，使用户可以从LlaMA获得个性化辅导。

市场营销

创建引人注目的内容 – Llama可以用于创建引人入胜的课程摘要和互动内容，以在社交媒体上推广语言学习平台。
它可以与Meta的Make-A-Video工具集成，制作有关最新课程的短视频。其开源特性还使其能够轻松集成其他社交媒体人工智能工具，帮助您的品牌在社交网络上建立全方位的社交网络存在。

Falcon

Falcon是由科技创新研究所开发的开源语言模型。它最近在Hugging Face的Open LLM Leaderboard上超越了Llama，成为最佳语言模型。Falcon是一种自回归模型，它是基于质量更高的数据集进行训练的，包括大量的文本和代码，涵盖了许多语言和方言。它还使用了更高级的架构，可以更高效地处理数据并做出更好的预测。因此，这个新的预训练模型在学习时使用了较少的参数（400亿）比最好的自然语言处理模型。

最佳应用场景：

网站创建

多语言网站 – 使用Falcon创建多语言网站可以确保无缝翻译和本地化，提升用户体验。这个深度学习模型对于希望触达全球受众的企业来说是一个宝贵的工具。
改善商务沟通 – Falcon的情感分析能力还可以用于改善跨文化沟通。通过了解不同语言和文化的微妙差异，Falcon可以帮助企业与全球的客户和合作伙伴有效沟通。

变现

进入利基市场 – 该LLM的多语言支持可以帮助您在当地语言中提供网站，让您的业务可以进入新的收入来源。
销售广告空间 – 您可以在多语言网站上出售广告空间，面向希望触达全球受众的企业。

市场营销

创建本地化的营销材料 – 您可以使用Falcon创建本地化的营销材料，如宣传册、登陆页面和社交媒体帖子，以满足特定受众的需求。
定制化营销 – Falcon的翻译能力可以用于根据用户的语言偏好和兴趣为个人创建定制化的营销材料。

Cohere

Cohere是由一家名为Cohere的加拿大初创公司开发的大型语言模型。这个开源的LLM经过了多样性和包容性数据集的训练，使其成为处理多种语言和口音的专家。此外，Cohere的模型是在大规模且多样化的文本语料库上训练的，使其更有效地处理各种任务。

最佳应用场景：

网站创建

有效的团队协作 – 利用Cohere进行团队协作可以简化网站开发流程。这个LLM提供了实时协调、版本控制和项目沟通的网络工具。作为开源和云端基础，它确保了易于集成和广泛适用于所有团队。
简化内容创作 – Cohere可以用来简化内容开发过程，生成文本、翻译语言和编写各种创意内容。这可以为网站开发团队节省大量的时间和精力。

变现

付费网站访问 – 您可以使用Cohere的付款处理工具向访问者提供不同级别的访问权限，例如免费的基本计划和需要月费的高级计划。
订阅服务 – 您还可以为额外的服务或功能收费。这可以包括高级协作工具、更多的存储空间或访问更多资源等功能。

市场营销

生成创意内容 – 利用Cohere，市场营销团队可以为广告文案、社交媒体帖子和电子邮件营销活动制作创意内容，增强其促销策略的影响。
内容个性化 – 利用Cohere的多语言、多口音和情感分析功能，可以为不同受众定制内容，提高每个营销倡议的相关性和有效性。
跟踪广告效果 – Cohere API可以用于与其他AI营销工具集成，以跟踪营销活动的效果。它可以处理广告活动数据，提供更具操作性的见解。

PaLM

PaLM大型语言模型。PaLM是一种强大的由Google AI开发的AI语言模型，它可以用于各种用途，包括网站创建、个性化用户体验、数据保护和隐私以及营销等领域。该模型还注重数据安全和隐私，可以加密数据以保护免受未经授权的访问。

最佳应用场景：

网站创建

电子商务网站：PaLM适用于构建安全的电子商务网站，特别是那些处理敏感用户信息的网站。它可以加密信用卡号等敏感数据，并监视网站流量以检测可疑活动。
个性化用户体验：PaLM可以用于个性化用户在网站上的体验，根据用户的兴趣推荐产品。

变现

数据保护和隐私：您的网站可以突出显示使用PaLM进行数据隐私和保护，从而建立用户信任，鼓励他们分享个人信息。
销售数据保护和隐私解决方案：PaLM可用于开发和销售面向企业的数据保护和隐私解决方案，帮助企业保护其数据免受未经授权的访问。

营销

与数据保护和隐私组织合作：通过与数据保护和隐私组织建立合作关系，企业可以增强其网站的可信度，展示其对安全和法规合规的承诺。
创建案例研究：制作强调使用PaLM进行安全和个性化网站体验的优势的案例研究，可用作企业和潜在客户的有力营销材料。

Claude v1

Claude v1是由美国人工智能初创公司Anthropic开发的大型语言模型。它是一款多才多艺的AI助手，专门设计用于简化网站的创建、管理和优化。借助其先进的自然语言处理能力，Claude v1使任何人都能轻松构建、运行和发展网站，无需高级技术技能。Claude采用比其他LLM更先进的架构，使其能够更有效地处理信息并进行更好的预测。

最佳应用案例包括：

网站创建

自动化管理 – Claude v1通过自动化繁琐的任务简化网站管理，使网站所有者能够专注于更高级别的战略和营销内容的创建。
内容创作 – 它可以根据关键主题自主生成新文章，使用其先进的对话功能回答客户的问题，并在不需要手动筛选仪表板的情况下提供实时分析。
SEO – Claude v1可以处理技术优化，以在后台提供SEO改进和网站速度增强。它将建议并实施改变以提高网站性能。

变现

客户参与 – Claude v1可以通过分析访客行为，提供个性化内容，优化电子商务平台的产品建议，并策划与每位访客 resonating 的文章，从而改善网站的变现。
广告定制 – Claude v1还可以为访客的人口统计和行为定制广告，以优化广告收入。其定制能力可以帮助改善客户保留率，增加销售、会员和广告收入。

营销

活动优化 – 基础模型不仅可以识别理想的受众细分，还可以自动优化活动以实现最佳性能。在SEO方面，它还可以编写与主要搜索词相关的内容。
电子邮件营销 – 您还可以使用Claude的自动分段联系人和部署基于行为触发的电子邮件消息来自动化电子邮件营销活动，增强用户参与度。
优化着陆页 – Claude v1可以通过进行A/B测试自主编写和优化着陆页，以获得更好的转化率。

如何选择适合您的网站的最佳大型语言模型

要优化您的网站，选择适合的大型语言模型至关重要。以下是LLM的一些对比，可以根据自己的实际情况来选择。

扩展性

随着您的网站的增长，您需要确保您的大型语言模型（LLM）能够随之扩展。某些LLM比其他LLM更具扩展性。您需要选择一个能够处理您网站上预期流量的LLM。

以下是讨论过的LLM，以及它们的可扩展性系数：

GPT 3.5 – 适用于中等到高流量。可以通过部署额外的实例来进行扩展。
GPT-4 – 擅长处理高流量。多个模型实例可以进一步扩展容量。
BARD – 设计用于高流量负载的高效处理。添加实例可以进一步增加容量。
LlaMA – 当增加更多实例时，可以处理中等到非常高水平的流量。
Falcon – 通过其多查询关注能力，针对最高流量需求进行了优化。对于更大的负载，您可以部署多个模型实例。
Cohere – 针对高流量进行了优化。添加实例可以增强其处理能力。
PaLM – 针对最高流量需求进行了优化。添加模型实例可以改善负载处理。
Claude v1 – 擅长处理非常高流量的场景。添加多个实例可以进一步扩展其范围。

成本和可负担性

现在让我们深入讨论LLM的成本和可负担性考虑因素：

GPT-3.5 – 从每1000个标记开始，大约相当于750个单词，价格为$0.002。
GPT-4 – 从每1000个标记开始，价格为$0.03。
BARD – 免费。
LlaMA – 免费。
Falcon – 免费。
Cohere – 从每100万个标记开始，价格为$0.4。
PaLM – 免费公开预览，付费计划将在普及日期接近时宣布。
Claude v1 – 提供Prompt的每百万标记价格从$1.63起，提供Completion的每百万标记价格从$5.51起。

结论

拥有最佳的大型语言模型对于确保网站的有效运行至关重要。由于本文讨论的某些LLM仍在开发中，因此本文还介绍了大型语言模型的培训过程。这些知识将帮助您在引入语言模型进行网站开发时做出更明智的决策。

以下是我们对您网站的最佳LLM的推荐：

小型网站，如博客网站，可以使用像GPT-3.5这样的LLM，它可以以合理的价格生成内容；还可以用于特定任务，如回答问题和翻译语言。
中型网站可以受益于更高级的LLM，如GPT-4或BARD。它们比GPT-3.5更强大，可以用于更复杂的任务。
大型网站可能会发现像LlaMA、Falcon或Cohere这样的开源LLM更有用。它们可以促进网站体验的定制和自动化，以提高访问者的便利性。
最终，最适合您网站的LLM将取决于您的预算、需求和网站的类型。如果您在两个LLM之间犹豫不决，您可以尝试每一个，并选择最适合您的那一个。

如果您知道还有其他能够与上面列出的大型LLM竞争的LLM，请在下面的评论部分告诉我们。

关于大型语言模型的常见问题

我如何能从使用LLP来创建网站中受益？

大型语言模型（LLM）为网站创建提供了多种灵活的好处。它们可以生成高质量的内容，包括博客文章、文章和产品描述。此外，它们可以回答访客的问题，增强用户体验，潜在地提高网站流量。

为了实现全球覆盖，LLM可以将网站翻译成各种语言。此外，它们可以通过个性化网站体验、建议根据访客兴趣定制的产品或内容来增强用户参与度。

像GPT-3.5和GPT-4这样的语言模型可以帮助我赚钱吗？

像GPT-3.5和GPT-4这样的大型语言模型在使用AI进行网站盈利方面是颠覆性的。它们可以生成引人入胜的内容，吸引访客并延长他们的网站参与度。此外，它们可以制定精确的广告，具有更高的点击潜力。此外，它们通过为每个访客定制用户体验来增加销售。

大型语言模型是如何训练成这么强大的？

大型语言模型是通过语言建模过程使用包含数十亿字的大型数据集进行训练的。这个过程允许LLM学习单词和短语之间的统计关系。通过训练的庞大数据量和迭代的改进，提高了它们对复杂语言模式的理解，以生成连贯和语法正确的文本。

最受欢迎的大型语言模型是哪些？

一些领先的大型语言模型包括GPT-3.5、GPT-4、BARD、Cohere、PaLM和Claude v1。这些LLM在文本生成、语言翻译、创造性内容的制作、回答问题和代码生成等任务中表现出色。

大型语言模型了解自己在说什么吗？

虽然大型语言模型可以生成相关的、语法正确的文本，但它们不像人类一样真正“理解”内容。它们的优势在于从大型数据集中识别模式，而不是真正的理解。