LLM 是什麼？LLM 快速入門：大型語言模型的定義與應用指南

你有聽過 LLM（大型語言模型）嗎？LLM 是近年來 AI 領域熱門的話題之一，看似陌生的技術名詞，其實已經悄悄融入我們生活中，像是我們常用的 ChatGPT 生成式 AI 工具，其背後的運作原理正需要 LLM 模型幫助，以下就帶你來看看 LLM 概念。

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。

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

• 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。

• 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

• 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。

• 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 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！

📍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。

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。

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：

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。

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。

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 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！

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。

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。

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。

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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