常用的大模型及其对比

以前提到过，我们公司鼓励大家多使用GPT这样的大模型，一方面能够提高工作效率，一方面使用的越多，越了解，越有可能发现应该怎么将其跟我们公司的产品结合起来。

但是出于安全考虑，如果要上传数据的话，我们公司只允许使用微软的Azure OPENAI服务，其他的都不能使用。

我在不需要上传数据的场景中，使用比较多有谷歌的Gemini，阿里巴巴的通义千问，Azure OPENAI的GPT4，最近还发现了一个很不错的大模型，是Moonshot的Kimi。

这四个LLM各有特色。

Gemini有比较强大的搜索能力，然后再结合LLM的推理和总结能力，善于回答能在搜索引擎可以找到的问题

GPT4的推理能力最强大，可以回答相对复杂的问题，在代码生成方面是这几个大模型中最强大的，但是它也有一个明显的缺点，它的训练数据依然停留在2021年，对于一些这两年更新和出现的技术，它回答不了

通义千问就像是一个弱化版的GPT4，推理能力比起GPT4要弱一些，不过它的训练数据很新，我不知道具体截止到什么时候，但是从使用情况来看，一周前的国内数据基本上就能被检索到了，考虑到可以免费使用，对于国内用户是一个非常不错的选择

Kimi是最近一个月才开始使用的，它最大的好处有两个，首先它跟Gemini一样，搜索能力不错，可以根据问题去搜索引擎中搜索最新的资料，另一个就是可以阅读上传的材料，包括网页、PDF、txt等，最多支持200万tokens，我把OriginBot的一部分代码上传上去之后，让它帮我梳理其中的逻辑关系和调用链路，并且给我一个学习源代码的建议和指导，都回答的非常不错。

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使用大模型要有Prompt这个估计知道大模型的人都知道，下面是我平时常用的Prompt，我在这里贴出来，以后应该会不定时更新

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Python开发

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Golang开发

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K8S专家

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