什麼是大型語言模型？
大型語言模型（LLM）是一種先進的人工智慧，經過大量文本資料訓練，能理解、生成並處理人類語言。LLM驅動許多現代AI應用，如聊天機器人、翻譯工具和內容創作系統。透過學習數十億字的模式，大型語言模型能提供精確答案、創造類人文本，並支援各行各業的任務。
大型語言模型（LLM）是人工智慧系統，經過龐大文本資料集訓練，能理解並生成類人語言。簡單來說，LLM已經被餵入數百萬或數十億字（通常來自網路），因此能在語境中預測並產生文字。這些模型通常建立於深度學習神經網路，最常見的是transformer架構。由於規模龐大，LLM能執行多種語言任務（聊天、翻譯、寫作），而無需為每項任務明確編程。
大型語言模型的核心特徵
大型語言模型的主要特徵包括：
龐大訓練資料
LLM在龐大文本語料庫（數十億頁）上訓練。這個「大型」訓練集賦予它們廣泛的語法與知識。
Transformer架構
它們使用帶有自注意力的transformer神經網路，意味著句子中每個詞會與其他詞同時比較，讓模型有效學習語境。
數十億參數
模型包含數百萬或數十億個權重（參數），捕捉語言中的複雜模式。例如，GPT-3擁有1750億參數。
自我監督學習
LLM透過預測文本中缺失的詞語來學習，無需人工標籤。例如，訓練時模型嘗試猜測句子中的下一個詞。透過在龐大資料上反覆進行，模型內化語法、知識甚至部分推理能力。
微調與提示調整
預訓練後，LLM可針對特定任務微調或透過提示引導。這表示同一模型能透過較小資料集或巧妙指令，適應醫療問答或創意寫作等新任務。
這些特徵讓LLM能像人類一樣理解並生成文本。實務上，訓練良好的LLM能推斷語境、完成句子，並在多種主題（從日常聊天到技術議題）產生流暢回應，無需針對特定任務設計。
LLM的運作原理：Transformer架構
LLM通常採用transformer網路架構。此架構為深度神經網路，包含多層連結節點。關鍵元件是自注意力，讓模型能同時評估句子中每個詞相對於其他詞的重要性。
序列處理
- 逐字逐句處理
- GPU訓練較慢
- 語境理解有限
並行處理
- 同時處理整個輸入
- GPU訓練速度大幅提升
- 優異的語境理解能力
與舊有的序列模型（如RNN）不同，transformer能並行處理整個輸入，使GPU訓練速度更快。訓練過程中，LLM透過嘗試預測龐大文本語料庫中每個下一詞，調整數十億參數。
隨著時間推移，這個過程教會模型語法與語意關係。結果是，給定提示時，模型能自主生成連貫且語境相關的語言。
LLM的應用
由於它們理解並生成自然語言，LLM在各行各業有廣泛應用。常見用途包括：
對話式人工智慧
內容生成
翻譯與摘要
問答系統
程式碼生成
研究與分析
例如，ChatGPT背後的GPT-3.5與GPT-4擁有數千億參數，Google的PaLM與Gemini等模型亦類似。開發者通常透過雲端服務或函式庫與這些LLM互動，並針對特定任務如文件摘要或程式碼協助進行客製化。
挑戰與考量
LLM功能強大，但並非完美。由於它們從真實世界文本學習，可能複製訓練資料中的偏見。若未謹慎過濾，LLM可能產生文化偏見內容，或輸出冒犯性或刻板印象語言。
偏見問題
幻覺現象
資源需求
準確性驗證
另一問題是幻覺現象：模型可能產生流暢但完全錯誤或捏造的答案。例如，LLM可能自信地編造虛假事實或名稱。這些錯誤因模型本質上是在猜測最合理的文本延續，而非驗證事實。
即便如此，LLM使用者必須意識到結果需檢查準確性與偏見。此外，訓練與運行LLM需龐大計算資源（強大GPU/TPU與大量資料），成本不菲。
總結與未來展望
總結來說，大型語言模型是基於transformer的AI系統，經過龐大文本資料訓練。它透過自我監督學習掌握語言模式，具備生成流暢且語境相關文本的能力。由於規模龐大，LLM能處理廣泛語言任務——從聊天、寫作到翻譯與程式碼撰寫——常能達到或超越人類流暢度。
這些模型將重塑我們與科技互動及獲取資訊的方式。
— 領先的人工智慧研究者
