LLM是什麼？大型語言模型被用在哪6大場景？看懂6大重點

大型語言模型（LLM）是什麼？有哪些應用？使用哪些技術？本文帶你一次看懂。圖片來源：Shutterstock　製圖：未來城市編輯部

2024-01-11

整理・ChatGPT初稿、未來城市編輯部編輯

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大型語言模型（Large Language Model，LLM）是什麼？在AI世界裡，大型語言模型能幫助機器，更快找到人類提問的答案。

但大型語言模型（LLM）究竟能做到哪些事？我們又該如何使用它？未來城市為你整理LLM的五大關鍵重點。

一、大型語言模型（LLM）是什麼？

人類運用人工智慧時，需要與機器「對話」、找出答案；而大型語言模型（LLM）就是一個讓電腦能理解、使用人類語言的工具。

想像一下，你有一位超級聰明的朋友，不僅能回答你的問題，還能寫文章、分析數據，甚至幫你寫程式——這就是LLM能做的事。

LLM開始幫助人類解決更多問題，但它為何如此厲害？

首先，LLM的關鍵在於「深度學習」技術——深度學習是機器學習的一個分支，啓發自神經的運作方式；訓練過程中，可從龐大的數據中萃取特徵、逐步迭代學習，以建立知識。這包括但不限於文章生成、自動編程、情感分析；甚至也可以完成詩歌、故事等藝術創作。

LLM-大型語言模型-人工智慧-生成式AI-AI-人工智慧-LLＭ是什麼-LLM應用-科技應用-AI應用透過深度學習訓練，大型語言模型（LLM）可協助機器回應人類的問題。圖片來源：Shutterstock

既然大型語言模型（LLM）能與人對話，那它還能幫人們代勞哪些事情？以下是LLM主要被使用的六種場景：

LLM-大型語言模型-人工智慧-生成式AI-AI-人工智慧-LLＭ是什麼-LLM應用-科技應用-AI應用-AI助理-客服-對話大型語言模型（LLM）可成為使用者的寫作助手，只要輸入方向、規格，它便能為你寫作。圖片來源：Shutterstock

LLM為人類解析繁瑣、複雜的資訊，但它是如何被訓練的？

想訓練一個大型語言模型，就需要大量的計算資源和專業資料。人們從模擬神經網絡運作的機器學習方法，找出深度學習技術；深度學習過程中，模型會從龐大數據提煉出有用的資料。這項做法能讓LLM理解語言的細微差異，並開始根據不同語境，提供更精準的回應。

世界上已經有哪些主要的LLM呢？未來城市整理以下三大大型語言模型：

**大型語言模型（LLM）比較**
命名	GPT（Generative Pre-trained Transformer）	LLaMA（Language Model for Many Applications）	BLOOM（BigScience Large Open-science Open-access Multilingual Language Model）
開發者	OpenAI	Meta	Hugging Face
特性	GPT是基於Transformer架構的模型，專門用於生成自然語言文本。	LLaMA是開源的語言模型，它用來解決多種自然語言處理（NLP）問題，包含了基本的文本生成和分類，到更複雜的問答和摘要生成。	BLOOM是開源的語言模型。它使用了先進的機器學習算法和大量的訓練數據，以達到高度的精確性和可靠性。