人工智能模型

记录常用大语言模型（LLM）的使用指南、API 配置和实践技巧。

概述

大语言模型（Large Language Model，LLM）是一种基于深度学习的自然语言处理模型，能够理解和生成人类语言。常见的 LLM 包括 GPT、Claude、MiniMax 等。

主流模型对比

模型	提供商	特点	适用场景
MiniMax	MiniMax	支持 200K 超长上下文	长文本处理、代码生成
Claude	Anthropic	安全性强、长上下文	对话、写作、分析
GPT-4	OpenAI	通用性强、生态完善	各种任务

通用配置

大部分 LLM API 都支持类似的配置参数：

{
  "model": "model-name",
  "messages": [
    { "role": "system", "content": "系统提示" },
    { "role": "user", "content": "用户输入" }
  ],
  "temperature": 0.7,
  "max_tokens": 4096
}

参数说明

• temperature：控制输出的随机性，值越小越确定性
• max_tokens：最大生成 token 数
• top_p：核采样参数
• stream：是否使用流式输出

常见应用场景

1. 智能对话

通过 API 与模型进行多轮对话，实现客服、助手等功能。

2. 代码生成

利用模型的代码理解能力，生成、审查和优化代码。

3. 文本处理

包括翻译、摘要、续写、润色等多种文本任务。

相关文档

• MiniMax 使用指南 - MiniMax API 配置与调用详解