langchain model_name

### LangChain 模型名称列表

在使用 LangChain 构建应用程序时，支持多种预训练的语言模型。这些模型通常来自 Hugging Face 或其他开源平台，并通过特定接口集成到 LangChain 中[^1]。

对于基于因果关系的大规模语言模型（Causal Language Models），可以采用 `AutoModelForCausalLM` 函数加载相应的模型实例[^2]。这类模型可能包括但不限于：

- **GPT系列**：如 GPT-3, GPT-4 等由 OpenAI 开发的先进对话生成器；
- **BLOOM**：一种多语种通用大规模语言模型；
- **Galactica**：专注于科学文献理解与生成的任务专用模型；
- **LLaMA (Large Language Model Meta AI)**：Meta 发布的一系列高性能语言模型；
- **ChatGLM**：例如 chatglm3-6b 是一个具体的版本号，表明该模型具有 60 亿参数量级；

为了获取完整的 LangChain 支持模型列表，建议访问官方文档或 GitHub 仓库中的最新资源页面以获得最准确的信息。此外，在实际项目中也可以动态查询可用模型，这取决于所使用的具体 API 版本和服务端配置情况。

from transformers import AutoModelForCausalLM

# 动态展示当前环境中可加载的 Causal LM 模型名
available_models = AutoModelForCausalLM.from_pretrained.list_supported_models()
print(available_models)