掌握 LLM 赋能工具：数据驱动框架优化企业 AI 工作流【2025 指南】

齐远航

2025-02-19 14:52:06

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大语言模型（LLMs）的进步正引领着人工智能领域的变革性突破。基于先进的神经网络架构和海量训练数据，它们帮助企业推动创新并充分释放 AI 的潜力。这也是为什么现在有数十种商用 LLM 工具可供使用的原因。事实上，到 2025 年，大约 7.5 亿个应用将使用 LLMs，自动化 50% 的数字化任务。

为了保持竞争力并充分利用 AI，企业必须借助 LLM 工具。因此，本指南精选了 2024 年最值得推荐的 11 大商用 LLM 工具，助力企业推动 AI 项目。最后，本指南还将解释如何为您的企业定制 LLM。

第一部分：了解 LLMs——企业 AI 的核心

大语言模型（LLM）是一种利用先进的 Transformer 架构和海量训练数据来理解和生成类人文本的 AI 程序。作为现代 LLM 工具的核心技术，这些模型通过无缝集成到业务流程中，推动了 AI 工作流的自动化。

本质上，LLM 是通过大量示例进行训练，以识别复杂的语言模式和数据结构。例如，ChatGPT 是一个典型的 LLM 工具，广泛应用于客户服务和内容生成领域，能够解释用户输入并生成精准且符合上下文的内容。这种能力推动了 LLM 工具在各行各业的快速应用。

基于深度学习，LLM 以概率方式分析非结构化数据以检测独特的内容特征。它们进一步被微调用于特定任务——从编程和翻译到情感分析——使其成为自动化 AI 工作流和提升运营效率不可或缺的工具。

LLM 如何驱动 AI 工作流自动化

一个典型的利用 LLM 工具的 AI 工作流包括以下步骤：

预训练：模型在大量文本数据上进行训练。
Transformer 架构：先进的架构高效处理输入数据。
分词：将文本分割成词元并转换为高维向量。
层叠：多层 Transformer 捕捉上下文和位置的细微差别。
微调（Fine-tuning）：通过进一步训练优化模型以适应特定应用。
执行：LLM 集成到工作流中以理解输入并自动化响应。

这一精简的流程不仅加速了内容生成，还促进了 LLM 工具的集成，从而帮助企业实现更高效的运营，确保 AI 工作流自动化成为企业运营的核心部分。

LLM 工具的应用

如今，LLM 工具广泛应用于以下领域：

聊天机器人和虚拟助手
自动化内容生成和代码生成
客户服务自动化
在线搜索和信息检索
企业系统中的 AI 工作流自动化
情感分析和市场研究
以及更多创新解决方案。

总体而言，LLM 是变革性 AI 工作流自动化的引擎，使企业能够集成智能系统，简化流程，减少人工干预，并推动创新。

第二部分：2025 年最值得推荐的 11 大商用 LLM 工具

考虑到 LLM 的变革潜力，现在已有数十种 LLM 工具可供企业开发 AI 解决方案使用。从这个角度来看，以下是因其卓越能力而在市场上占据主导地位的 11 大 LLM 工具：

1. DeepSeek

DeepSeek 是一款专为需要最高数据安全性和合规性的企业设计的领先本地 AI 模型。它采用最先进的神经网络架构，并针对高性能计算环境进行了优化，提供强大的定制功能和与内部 IT 基础设施的无缝集成。非常适合处理受监管行业中的敏感数据，确保贵公司的 AI 项目符合严格的安全和运营标准。

行业专家预测，DeepSeek 将为安全 AI 部署设立新的标杆，使金融、医疗和法律服务等行业的组织能够在不牺牲数据隐私的情况下利用 AI 的力量。凭借其可扩展的架构和全面的定制选项，DeepSeek 正迅速成为希望在受控本地环境中部署企业 AI 的企业的首选解决方案。了解更多关于 DeepSeek 的功能，请访问 deepseek.com。

2. Llama 3.1 405B

Llama 3.1 405B 是 Meta 于 2024 年 7 月 23 日发布的有史以来最大的开源 AI 模型。它拥有 4050 亿参数，并使用 16,000 多个来自 Nvidia 的超高端 H100 GPU 进行训练。在许多基准测试中，它的表现优于 GPT-4o、Anthropic 的 Claude 3.5 Sonnet 和其他模型。它可用于合成数据生成、研究和实验等领域。此外，它还具有多模态能力，能够处理文本和图像以生成全面的响应和预测。

Meta 首席执行官马克·扎克伯格先生预测，由于开源 Llama 3.1 405B 的推出，到 2024 年底，Meta AI 将成为最广泛使用的助手。因此，Llama 3.1 是 2024 年部署的最佳 LLM 工具之一。您可以通过 meta.ai 或 WhatsApp 在美国进行尝试。

3. GPT

GPT（生成式预训练变换器）是 OpenAI 的 LLM 模型。GPT 有许多变体，包括 GPT-3.5 Turbo、GPT-4、GPT-4o、GPT-4o mini 等。这些 LLM 工具能够处理几乎任何主题的类人对话。它们通过 API 提供访问，并被无数公司使用，包括 Microsoft、Dropbox、Stripe、Zapier 等。您可以通过公开的 ChatGPT 工具轻松访问 GPT。

4. Gemini

与 GPT 类似， Gemini 是 Google 的 LLM 工具家族。这些工具包括 Gemini 1.5 Flash、Gemini 1.5 Pro、Gemini 1.0 Pro、Gemini 1.0 Ultra 等。这些 AI 模型凭借其先进的能力可以处理广泛的任务。例如，Gemini Ultra 拥有 5400 亿参数，擅长编程、数学推理和多模态理解等复杂任务。而 Gemini 1.5 Pro 提供 200 万上下文窗口，可处理大规模文档和数据。这些模型可通过 Google AI Studio 和 Vertex AI 访问。

5. Claude 3.5 Sonnet 模型

Claude 3.5 Sonnet 是 Anthropic 推出的最新大模型工具，在编程、推理和安全性方面表现更为出色。在许多基准测试中，其表现优于 Gemini Pro 1.5 和 GPT-4o。它拥有 20 万的上下文窗口。如果您需要卓越的编程能力、研究生水平的推理能力以及本科水平的知识储备，它是一个非常出色的选择。您可以通过 Claude.ai 和 Claude iOS 应用免费访问。此外，它还可以通过 Google Cloud 的 Vertex AI、Amazon Bedrock 和 Anthropic API 获取。

6. BLOOM

BLOOM 是另一个强大的开源大模型工具，拥有 1760 亿参数。这是一款自回归多语言模型，能够根据输入提示生成多种主题的文本内容。它支持输出 46 种语言（如英语、中文、法语等）和 13 种编程语言（如Python、JavaScript、C++等）的文本内容。您还可以基于自己的数据对其进行微调，以执行特定任务。通过 Hugging Face 的生态系统，您可以轻松部署该模型。

7. Cohere

Cohere 是一个 NLP 工具，帮助开发者构建基于大模型工具的应用程序。它提供了预训练模型，使开发者能够轻松采用先进的语言模型。其 API 配置简单易用。您可以将其用于内容创作、摘要生成、翻译、聊天机器人等。此外，您还可以对该大模型工具进行自定义，以提升其性能和可扩展性。

8. Falcon

Falcon 也是一个开源的大模型工具。其模型参数约为 1800 亿，在许多任务中表现优于 GPT-3.5。它可以支持多种 NLP 任务，如文本生成、翻译、摘要生成等。开发者可以通过 GitHub 获取并部署该模型。

9. Ernie

Ernie 是百度开发的一系列大模型工具，能够提供流畅、准确且逻辑性强的响应。在文学创作、数学计算、中文理解、商业写作、多模态生成等方面表现尤为出色。它特别适合中文语言处理。您可以通过其 API 轻松访问。

10. Mistral 7B

顾名思义， Mistral 7B 是一个预训练了 70 亿参数的大模型。尽管参数数量有限，但它在大多数基准测试中表现优于 Llama 2 13B。它易于部署，并可根据业务需求进行定制。由于其架构中采用了滑动窗口注意力（SWA）和分组查询注意力（GQA），它在效率和高性能之间实现了理想的平衡。您可以下载并在本地使用，或部署到云端，也可以通过 HuggingFace 使用。

11. MPT-30B

MPT（Mosaic 预训练 Transformer）30B 是一种解码器风格的 Transformer 模型。它从头开始预训练了 1 万亿个英语代码和文本标记。与其他大模型工具不同的是，它拥有 8,000 的上下文窗口，通过 FlashAttention（闪存注意力机制）实现高效推理和训练，并通过 ALiBi（位置偏置）支持上下文长度外推。此外，它还展示了卓越的编程能力。