基础模型：生成式人工智能的基础层
基础模型是大型通用人工智能系统，基于海量数据集（例如整个互联网）进行训练。它们作为“基础模型”，可以进行调整以执行各种任务。
它们可以包括大型语言模型、视觉语言模型、代码模型等等。它们通常被训练来预测句子中的下一个单词、图像中的下一个像素或代码序列中的下一个标记。
如果基础基础模型的界限，那么它就可以成为前沿模型。
示例： OpenAI的GPT 系列模型；Google的Gemini；Meta的Llama；Anthropic的Claude
对企业的重要性：这些模型为从客服聊天机器人到内容生成工具等各种应用提供支持。您可以通过 API 直接使用它们，也可以基于公司数据进行微调（重新训练），从而创建更专业的应用程序。
优点：功能多样、部署迅速、知识广泛
缺点：大规模运行成本高，可能会产生幻觉或不准确的内容，本身不安全或不符合法规
大型语言模型 vs. 小型语言模型
大型语言模型是指基于海量数据进行训练，以学习语言模 法国电报数据 式的人工智能模型。它们赋能生成式人工智能，使其能够创作散文、诗歌、商务邮件以及其他语言任务。它们是当今最热门的聊天机器人和人工智能助手的幕后推手。
小型语言模型是大型语言模型的更小、更便宜且通常更专业的版本。
大型语言模型通常被人工智能代理用来执行任务。代理是一个系统，而非一个模型，它位于大型语言模型的顶层。
示例： OpenAI 的 GPT 系列；Google 的 Gemini；Meta 的 Llama；Anthropic 的 Claude
对企业的重要性：大型语言模型可以快速、大规模地处理多项管理和创造性任务，从而节省员工的工作时间并提高业务运营效率。