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Introducción Los LLM son parte de modelos de inteligencia artificial que interpretan y generan texto similar al humano. Estos modelos han ganado considerable atención debido a su extraordinaria precisión en la comprensión y producción del lenguaje natural. Los LLM están capacitados con una gran cantidad de material textual, lo que les permite reconocer los matices del lenguaje hablado, así como el contexto, la sintaxis y la detección de patrones. RoBERTa de Facebook, BERT (Representaciones de codificador bidireccional de Transformers) de Google y la serie Generative Pre-trained Transformer (GPT) de OpenAI son ejemplos populares de LLM. Resumen de las características clave de los LLM 1. Comprensión del lenguaje natural: los LLM son bastante buenos para puestos que implican respuesta a preguntas, análisis de sentimientos y traducción de idiomas debido a su competencia en la comprensión e interpretación del lenguaje humano. 2. Generación de texto: estos modelos permiten aplicaciones como chatbots, creación de contenido y generación de código al producir texto consistente y contextualmente relevante. 3. Consciente del contexto: los LLM mantienen en contexto las entradas de texto más largas, lo que facilita intercambios y respuestas más profundos. 4. Ajuste: aunque los LLM están previamente capacitados en muchos conjuntos de datos, su rendimiento se puede mejorar adaptándolos a aplicaciones o dominios específicos. Aplicaciones de servicio al cliente de LLM: los chatbots y asistentes virtuales basados en LLM pueden mejorar la eficiencia del servicio al cliente respondiendo a sus solicitudes de inmediato. Creación de contenido: cree automáticamente publicaciones de blog, artículos y textos de marketing utilizando material generado por IA que se ajuste a estándares predeterminados. Traducción de idiomas: traduzca texto entre idiomas de forma fluida y precisa para promover la comunicación internacional. Asistencia con el código: ayude a los desarrolladores produciendo fragmentos de código, ofreciendo sugerencias de mejora y respondiendo preguntas sobre el código. Integración de LLM con .NET Core El uso de capacidades de IA en sus aplicaciones es posible integrando LLM con .NET Core. El marco .NET Core adaptable y multiplataforma proporciona un entorno estable para crear aplicaciones contemporáneas. Este es un tutorial detallado sobre cómo integrar LLM con .NET Core: Paso 1: configurar el proyecto .NET Core 1. Cree un nuevo proyecto .NET Core: comience creando un nuevo proyecto .NET Core usando el siguiente comando: dotnet nueva consola – n LLMIntegration cd LLMIntegration El centro de este ejemplo contiene un método SendMessage que envía un mensaje a cada cliente conectado. 2. Instale los paquetes NuGet necesarios: agregue los paquetes NuGet necesarios para facilitar la comunicación con las API de LLM. Por ejemplo, puede utilizar RestSharp para realizar solicitudes HTTP: dotnet add package RestSharp Paso 2: Elija una API LLM Elija una API de modelo de lenguaje grande para integrarla con su aplicación .NET Core. Las opciones más populares incluyen: OpenAI GPT: acceda a los modelos OpenAI a través de la API de OpenAI. Transformadores de Hugging Face: utilice modelos previamente entrenados del Centro de modelos de Hugging Face. Paso 3: Implemente la integración de LLM 1. Cree un cliente API: implemente una clase para interactuar con la API de LLM elegida. Por ejemplo, usando la API OpenAI GPT: usando RestSharp; usando System.Threading.Tasks; clase pública OpenAIClient {privado solo lectura RestClient _client; cadena privada de solo lectura _apiKey; público OpenAIClient(cadena apiKey) { _apiKey = apiKey; _client = nuevo RestClient(«https://api.openai.com/v1/»); } Tarea asíncrona pública
