在大语言模型（LLM）技术快速迭代的当下，开发者面临的核心挑战已从 “是否使用” 转变为 “如何正确选型并高效落地”。本文将系统剖析当前主流 LLM 的技术特性，结合实际项目架构，提供从模型选型、接口集成到性能优化的全流程技术方案，并附关键代码实现，为工业级 LLM 应用开发提供参考。
主流 LLM 技术特性对比与选型指南
国外标杆模型技术解析
GPT 系列（OpenAI）
技术架构：基于 Transformer 的深度双向 Transformer 解码器，采用 SwiGLU 激活函数
核心特性：1.8T tokens 训练数据支撑的上下文理解能力，GPT-4 支持 8k/32k 上下文窗口，具备多模态处理能力
性能指标：在 MMLU 基准测试中达 86.4% 准确率，代码生成 HumanEval 测试通过率 73.9%
适用场景：复杂逻辑推理、代码生成、多轮对话系统
API 调用示例：
import openai
from typing import List, Dict

class GPTClient:
def init(self, api_key: str):
openai.api_key = api_key

def generate_text(self, prompts: List[Dict], model: str = "gpt-4", temperature: float = 0.7) -> str:response = openai.ChatCompletion.create(model=model,messages=prompts,temperature=temperature,max_tokens=1024)return response.choices[0].message.content

使用示例

client = GPTClient(“your_api_key”)