(一)LLM 是什麼?LLM 和 AI 有什麼關聯?
LLM 中文是「大型語言模型」,大型語言模型英文全名則是 Large Language Model。
LLM 意思是一種利用大量文本資料訓練出來的人工智慧模型,能夠生成文字、翻譯語言、撰寫不同種類的創意內容,並且用接近人類的口吻來回應問題。
而 LLM 作為 AI 技術的一個重要應用,其發展與 AI 的推動進步息息相關。AI 涵蓋了許多不同的技術和方法,讓機器能夠像人類一樣思考、學習和做出決策; LLM 則專注於自然語言處理,它使用大量數據和深度學習算法來理解,並且生成自然語言文本。
(二)LLM 模型優缺點有哪些?
LLM 模型就像是一個知識豐富的機器人,讀過世界上大量的書籍、文章、網頁等等,所以對很多事情都瞭若指掌,你可以問它任何問題,它會盡可能地給你一個合理的答案。
雖然 LLM 的出現,為工作和生活帶來了許多便利,但也存在一些限制,以下和你分享 LLM 的優缺點:
📍LLM 模型優點
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強大的自然語言處理能力 透過龐大的文本數據訓練,LLM 深入理解人類語言的細微之處。這種深度的理解能力,使其能夠執行各種自然語言處理任務,不論從簡單的問答到複雜程式編碼,都能創造出上下文連貫的文本。
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模型調整彈性大 我們可以透過餵給模型大量不同的文本資料,讓它學習各種風格、主題,甚至執行特定任務。這種靈活性使得 LLM 能夠適應各種應用場景。簡單來說,LLM 就像是一塊海綿,能夠吸收大量的知識,並根據我們的需求,將自己塑造成不同的形狀。
📍LLM 模型缺點
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產生幻覺 LLM 在生成文本的過程中可能會產生「幻覺」,也就是虛假或誤導性的資訊。這些資訊雖然語法通順、邏輯看似正確,但卻與客觀事實相悖也容易造成誤解,是 LLM 發展過程中面臨的一大挑戰。
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計算推理能力限制 LLM 擅長生成流暢的文本輸出,但 LLM 的訓練過程並未包含數學規則或運算順序,因此難以建立起嚴謹的數學邏輯體系,使其在回答步驟推理或抽象概念的數學問題時,容易發生錯誤。
LLM 原理輕鬆學!從基礎概念開始掌握
LLM 是如何運作呢?以下用輕鬆易懂的方式帶你逐步了解 LLM 背後的技術,包括神經網路、深度學習和 Transformer 模型,讓非工程背景的你也能懂!
(一)LLM 原理根基 ➊ |深度學習
📍神經網路
LLM 是一種基於深度學習技術的自然語言處理模型,而在談深度學習之前,必須先介紹神經網路, LLM 是基於擁有大量參數的神經網路組成,神經網路模型透過 3 大層來使人工神經元互 連:輸入層、隱藏層和輸出層,憑藉其多層結構讓 LLM 模型能有效地處理複雜的語言任務。
📍深度學習
建立在神經網路的基礎上,深度學習進一步擴展其能力,深度學習模型通過堆疊多層神經網路,構建出深度的神經網路模型,每一層神經網路都學習到不同的數據特徵。也因此 LLM 能夠分辨出更複雜、更準確的資訊。
(二)LLM 原理根基 ➋|Transformer 模型
LLM 生成如此接近人類用法的文本,是因為背後有強大的神經網路架構在支撐,那就是 Transformer 模型。Transformer 模型的優勢在於它能深入理解語言上下文的脈絡,並捕捉到用詞細微的差異。
Transformer 模型之所以能出色地處理上下文,關鍵在於使用 「自注意力機制」。這有點像我們人在閱讀時,會不自覺地將句子中的不同部分聯繫起來,以理解整體意思。自注意力機制則讓 Transformer 模型能同時關注句子中的所有詞語,並學習語意之間的關聯性。
有 Transformer 模型的存在,使得 LLM 在自然語言處理上有重大突破,LLM 並不是靠死記硬背,而是透過學習序列數據中的規律,從而能夠「理解」語言的上下文及深層含義。
LLM 模型訓練怎麼進行?從 3 階段拆解流程
在了解 LLM 模型背後的基礎技術後,你一定會好奇 LLM 模型是怎麼訓練而成? LLM 訓練過程可分為 3 個階段:
(一)預訓練 (Pre-training)
預訓練讓 LLM 模型能夠學習到語言的基礎知識,像是詞彙的意義、文法結構、以及不同詞語之間的語義關係。
預訓練通常採用自監督學習方式,也就是說,LLM 模型不需要人工標註的資料,而是自己從文本中找出學習目標,例如將文本中的部分字詞遮蔽起來,讓 LLM 嘗試去預測被遮蔽的部分。這個過程為 LLM 模型打下堅實的語言基礎,讓它具備了強大的語言理解能力。
LLM 的訓練,就像教一個小孩學習語言一樣。 在預訓練階段,我們會給這個「小孩」看大量的書籍文章或任何參考資料,讓它學習各種詞彙、文法和句子結構。
(二)微調 (Fine-tuning)
微調是將一個已經在大量文本資料上預訓練好的通用語言模型,針對特定的自然語言處理任務進行優化。
微調的過程中,通常採用監督學習方式,會使用特定任務的資料對預訓練模型做進一步的訓練。我們會提供給模型大量的問題和答案、原文和譯文等等,告訴 LLM「準確答案」!透過學習這些資料,LLM 能夠逐漸掌握特定任務的規律和模式,從而提高回答準確度。
來到第二階段,我們會給 LLM 模型特定的題目練習,例如英文翻譯、問答,讓它將先前所學的知識運用在不同任務上。
(三)增強式學習(Reinforement Learning)
增強式學習的核心概念是讓 LLM 模型在與環境互動的過程中學習。當 LLM 模型在某個環境中採取行動,而環境會根據 LLM 的行動給予一個回饋或分數,這個回饋可以是正 的(表示行動是好的),也可以是負的(表示行動是壞的)。
因此 LLM 會不斷地嘗試不同的行動,並根據先前得到的回饋來調整自己的策略,最終目標是獲得最多正面回饋或最高分。
這種學習模式在「開放式對話或複雜任務」特別有用,因為這些任務往往沒有明確的標籤資料,而且可能存在很多不確定性。LLM 模型透過和環境互動,不斷調整自己的策略,才能變得更符合使用者期待、喜好。
來到最後階段,我們會給予「考試分數」讓 LLM 模型判斷成績好、壞,從回饋中嘗試不同方法並寫出更符合考卷問題對應的解答,以獲取高分。
LLM 應用分享!4 大常見應用場景
LLM 具有極強的學習能力,能夠透過訓練,執行各種任務。從日常對話的聊天機器人,到專業領域的文案生成,再到企業內部的知識庫管理,LLM 的應用範圍廣泛且多元,接下來帶你看 4 大常見應用的場景!
1️⃣ 企業知識庫
企業知識庫通常包含大量的內部文檔、報告、手冊等信息。當 LLM 結合 RAG 技術的時候,可以將這些分散的知識資源整合起來,使其更易於員工查找內部資料使用。
2️⃣ 聊天機器人
LLM 能夠理解和生成自然語言,讓聊天機器人能夠進行更自然和流暢的對話。這可以提升用戶互動體驗,使聊天機器人能夠回答各種問題,提供建議或解決問題。
例如銀行導入智能客服系統,提供客戶更即時、更有效率的金融服務,大幅縮短客戶等待的時間。
3️⃣ 文字生成
LLM 能根據特定主題,自動生成符合客戶需求的文案,從廣告標語、產品資訊介紹到社群貼文,都能提供行銷人員豐富的創作靈感,大幅提升文案產出的效率。
4️⃣ 程式碼
LLM 能夠根據自然語言描述,快速生成對應的程式碼片段或完整的函式、類別。這對於重複性高的程式碼撰寫工作來說,能夠有效提升開發效率。
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黃適文
創辦人兼執行長
目前同時為偉利科技執行長,擁有美國資工碩士背景,也曾在 LinkedIn 擔任軟體工程師,熟悉 AI、SEO 與搜尋機制,如今已服務過 400+ 客戶,不僅在 AI 領域研究多年,更擁有在大型展覽、課程講授的豐富經驗。
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