[人工智能] BERT/ChatGLM/LLaMA：主流大语言模型原理对比

在 人工智能 开发中，选对工具能让效率提升 3 倍不止。这篇文章专门介绍 LLM 和 Transformer，都是我踩过很多坑之后筛选出来的「真香」工具。

工具 1：LLM

一句话评价：从 Attention 机制到预训练任务，对比各主流 LLM 的架构差异与适用场景

// SPDX-License-Identifier: MIT
pragma solidity ^0.8.0;

contract DataStore {
    mapping(address => uint[]) public userData;
    
    function add(uint value) external {
        require(value > 0, "Value must be positive");
        userData[msg.sender].push(value);
    }
    
    function getSum(address user) external view returns(uint) {
        uint sum = 0;
        for(uint i=0; i<userData[user].length; i++) sum += userData[user][i];
        return sum;
    }
}

工具 2：Transformer

一句话评价：解决 从 Attention 机制到预训练任务，对比各主流 LLM 的架构差异与适用场景 的瑞士军刀。

# LLM 进阶配置
timeout: 30s
retries: 3
cache: true

功能对比

选对工具事半功倍。以上两个工具组合使用，基本能覆盖 人工智能 开发中 LLM 和 Transformer 的全部场景。