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wiki/concepts/Large-Language-Model.md

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-title: "Large Language Model"
-type: concept
-tags: [llm, ai, nlp]
-last_updated: 2026-04-25
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-## Definition
-大语言模型（Large Language Model，LLM）是基于大规模预训练的深度学习模型，能够理解和生成人类语言，在推理与生成方面表现出色。
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-## Core Characteristics
-- **知识截止日期**：LLM 的知识基于训练数据，存在固定的时间节点，无法自动获取最新信息
-- **推理能力强**：能够进行复杂推理、代码生成、文本创作等任务
-- **幻觉问题**：可能生成看似合理但实际错误的内容（幻觉）
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-## Role in AI System Architecture
-- **思考层**：LLM 作为 AI 系统的"天才大脑"，负责逻辑推理和内容生成
-- 与 [[RAG]] 配合获取实时信息
-- 与 [[AI Agent]] 配合实现自主行动
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-## Related Concepts
-- [[RAG]] — 补充实时知识，降低幻觉
-- [[AI Agent]] — 提供行动能力
-- [[ReAct Pattern]] — 推理-行动协同模式
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-## Sources
-- [[llms-rag-ai-agent-三个到底什么区别]]
-- [[大模型相关术语和框架总结｜llm-mcp-prompt-rag-vllm-token-数据蒸馏]]
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+title: "Large Language Model"
+type: concept
+tags: [llm, nlp, deep-learning]
+aliases: [LLM, 大语言模型, Large Language Model]
+last_updated: 2025-12-20
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+
+## Definition
+Large Language Model，大语言模型。行业通常以参数规模和训练数据/算力来衡量是否称为"大模型"，语言模型常在 ≥1B 参数开始被称为"大模型"。
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+## Key Facts
+- 1B = Billion = 10亿参数
+- 常见大模型示例：GPT-2（1.5B）、GPT-3（175B）、GPT-4（参数量未公开）
+- 参数规模是衡量模型能力的重要指标之一
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+## Connections
+- [[Agent]] ← 构建于 ← [[Large Language Model]]
+- [[Prompt]] ← 输入给 ← [[Large Language Model]]
+- [[Model Context Protocol]] ← 连接 ← [[Large Language Model]]
+- [[RAG]] ← 增强 ← [[Large Language Model]]
+- [[vLLM]] ← 加速推理 ← [[Large Language Model]]
+- [[Hallucination]] ← 问题 ← [[Large Language Model]]
+- [[Data Distillation]] ← 蒸馏对象 ← [[Large Language Model]]
+
+## Sources
+- [[大模型相关术语和框架总结｜llm-mcp-prompt-rag-vllm-token-数据蒸馏]]