大型語言模型 (LLM)
大型語言模型是在大量文本數據上訓練的先進人工智能系統，能夠理解和生成類似人類的文本。這些模型徹底改變了自然語言處理，並在各行業實現了新的應用。
什麼是大型語言模型？
了解基本原理
大型語言模型是一種人工智能模型，旨在理解、解釋和生成人類語言。它們在來自互聯網、書籍、文章和其他來源的海量文本數據集上進行訓練。
LLM從這些數據中學習模式、語法、事實，甚至一些推理能力。像GPT-4、Claude和Llama 2這樣的模型可以根據它們收到的輸入生成連貫且與上下文相關的文本。
LLM的關鍵特性
- 規模：現代LLM包含數十億甚至數萬億個參數，使它們能夠捕捉語言中的複雜模式。
- 遷移學習：LLM可以將預訓練期間學到的知識應用到新任務中，而無需大量額外訓練。
- 上下文窗口：LLM一次可以考慮的文本量，現代模型處理越來越長的上下文（從數千到數百萬個標記）。
- 湧現能力：隨著LLM規模的擴大，它們會發展出未明確訓練的能力，如推理、解決問題和遵循複雜指令。
LLM如何工作
在高層次上，LLM通過將單詞轉換為數值表示（嵌入），使用神經網絡層分析這些表示，然後將產生的數值輸出轉換回文本來處理文本。這個過程使它們能夠理解語言輸入的含義和上下文，並生成適當的回應。