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术语词典/LLM（大语言模型）
Defined Term

LLM（大语言模型）

Large Language Model，在海量文本上预训练的基础模型

详细定义

LLM 指参数量通常在 10 亿以上、在 TB 级文本上预训练的基础模型。代表：GPT-4 / Claude 4 / Gemini 2.5 / Qwen3 / DeepSeek / Llama-3。具备「涌现能力」——规模到一定程度后出现小模型没有的能力（推理、规划、工具使用）。FDE 现场要选对 LLM：闭源（GPT-4o 效果最好但贵、数据外流）vs 开源（Qwen3 自托管可控）。

实例

  • 闭源旗舰：GPT-4o、Claude Sonnet 4.5、Gemini 2.5 Pro。
  • 开源主流：Llama-3、Qwen3、DeepSeek-V3、Mistral。
来自行业的实例
闭源旗舰：GPT-4o、Claude Sonnet 4.5、Gemini 2.5 Pro。
开源主流：Llama-3、Qwen3、DeepSeek-V3、Mistral。

关联术语

Agent（智能体）RAG（检索增强生成）Fine-tuning（微调）Token（词元）
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关于 LLM（大语言模型） 的常见问题

LLM（大语言模型） 的核心定义是什么？

Large Language Model，在海量文本上预训练的基础模型

LLM（大语言模型） 在 FDE 工作流中扮演什么角色？

LLM 指参数量通常在 10 亿以上、在 TB 级文本上预训练的基础模型。代表：GPT-4 / Claude 4 / Gemini 2.5 / Qwen3 / DeepSeek / Llama-3。具备「涌现能力」——规模到一定程度后出现小模型没有的能力（推理、规划、工具使用）。FDE 现场要选对 LLM：闭源（GPT-4o 效果最好但贵、数据外流）vs 开源（Qwen3 自托管可控）。