📌 1.LLM —— Large Language Model（大型语言模型）
✅定义：
基于海量文本训练、参数量通常在数十亿（B）以上、采用 Transformer 架构的自回归语言模型。具备强大的上下文理解与生成能力。
🔹 常见代表：
- GPT 系列（OpenAI）
- Llama 系列（Meta）
- Qwen 系列（阿里云）
- ChatGLM 系列（智谱 AI）
- DeepSeek、Baichuan、Yi 等
📌核心特征：
- 模型规模大 → 表达能力强
- 训练数据广 → 泛化性好
- 推理成本高 → 需要量化/蒸馏/部署优化
✅ 完整可运行代码（使用 Hugging Face Transformers + GPU 推理）
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM import torch # 模型名称（支持本地路径或 HF Hub） model_name = "Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct" # 加载分词器和模型（自动选择设备） tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) model = AutoModelFo
