大型語言模型

大型語言模型（LLM）已成為人工智慧（AI）的基石，推動生成式 AI 在各個領域快速擴展。隨著 AI 日漸融入日常生活，且組織在營運中採用 AI，瞭解 LLM 在 AI 成長中扮演的關鍵角色至關重要。這些模型可實現精密的語言理解和生成，使其成為提升 AI 功能和應用程式的關鍵。 

什麼是大型語言模型？ 

大型語言模型的定義：大型語言模型是一種 AI，旨在使用自然語言處理（NLP）技術來瞭解和產生人類語言。 

語言已發展成數千年，是人類溝通的主要形式。LLM 的設計可模擬這種演變，使其能夠溝通、處理和解讀輸入資料，以產生有意義的回應。透過情境訓練和持續學習，LLM 可以有效地理解和產生文字，使其在各種應用中成為強大的工具。 

這些模型使用深度學習技術和龐大的資料集來處理和產生自然語言，使其成為許多 AI 應用不可或缺的一部分。 

大型語言模型通常與其他 AI 技術搭配使用。例如，其使用深度學習分析大量文字資料，進而產生連貫且情境相關的文字。專注於建立新內容的生成式 AI 與 LLM 密切相關，因為它們專為產生文字內容而設計。 

大型語言模型如何運作？

大型語言模型通常由多層神經網路組成，其中每一層在訓練過程中都經過微調。在訓練期間，LLM 會學習根據前面的字詞來預測句子中的下一個字詞。它們會在考量特定情境的情況下，為每個潛在的下一個詞指定機率分數來達成此目的。

隨著模型經過更多訓練，預測會變得更準確。模型在訓練期間處理的內容和詞彙越多，其產出就越精確。此流程可讓 LLM 累積知識，進而產生更準確、更人道的成果。 

評估大語言模型效能的兩個關鍵指標是準確性和精確度。

• 準確度可測量模型預測的正確頻率。在 LLM 的背景下，準確性可能是指模型根據給定的輸入產生正確字詞、短語或情緒的頻率。高準確度可確保模型經常產生正確的輸出，這對需要可靠預測的任務至關重要。然而，實現高精確度有時可能代價高，因為模型整體上可能會產生更正確的輸出，但對個別預測的不確定性較低。 
• 精確度測量正確預測的品質。對於 LLM，精確度可能是指模型的正向預測有多常正確。例如，如果模型將某些文字識別為正面情緒，則精確測量此識別的準確頻率。高精確度表示模型的正向預測通常正確，可提高輸出的可信度。然而，過度關注精確度會降低精確度，因為模型可能會變得過於謹慎，並錯過一些正確的預測。 

模型效能會隨著時間而改善，並可以過濾仇恨言論、不必要的偏見和事實上有缺陷的回應。此功能可確保 AI 技術具有廣泛的吸引力，尤其是當組織尋求避免模型可能產生的爭議性意見。開發人員或資料科學家在模型的訓練環境中發生的微調程序，通常稱為即時微調。 

大型語言模型的歷史是什麼？

神經網路在大型語言模型的開發中扮演著關鍵角色，透過眾多實驗和廣泛的研究推動電腦更好地理解人類語言能力的進步。

• 1950 年代，LLM 的誕生：IBM 和喬治城大學的研究人員建立了首個自然語言處理形式，開發了將俄文翻譯為英文的系統。
• 1960 年代，重大突破：全球首款聊天機器人 ELIZA 是由 MIT 的研究人員於 1960 年代建立。儘管 ELIZA 的能力有限，但也提供了大型語言模型的未來潛力。 
• 1970 年代，SHRDLU：在 MIT 開發的 SHRDLU 是一個軟體程式，旨在瞭解和處理自然語言。它可以與使用者進行對話。 
• 1990 年代，統計方法的開發：1990 年代採用統計方法，大幅改善了大型語言模型的有效性。N 克模型，根據序列中的前一詞估計字詞的機率，特別有影響力。 
• 2020 年代，OpenAI 和 BERT：OpenAI 在 2018 年推出第一個大型語言模型。同時，Google 引進了 Transformer（BERT）的雙向編碼器表示法，強調預先訓練模型的潛力，以大型語言建模來標記新時代。 

大型語言模型的關鍵類型是什麼？

大型語言模型有三種關鍵類型：基於 Transformer、多模式和專業化。 

• 基於 Transformer 的模型（例如以下範例）使用 Transformer 架構，可以有效率地處理大規模文字資料：
  • GPT（生成式預先訓練的 Transformer）：由 OpenAI 開發，GPT-3 和 GPT-4 等模型旨在生成人性化文字並執行各種語言任務。 
  • BERT（來自 Transformer 的雙向編碼器表示）：BERT 由 Google 建立，經過最佳化，可瞭解句子中文字的背景，因此能有效處理問題回答和情緒分析等任務。
  • T5（文字轉文字 Transformer）：T5 也由 Google 建立，將每個 NLP 問題視為文字轉文字問題，使其具有高度多功能性。 
  • XLNet：XLNet 是 BERT 的延伸，透過使用以排列為基礎的訓練方法來改善 BERT 的限制。 
• 多模式模型，例如以下範例，整合各種類型的資料（文字、音訊、影像和視訊），以提供更全面的背景和使用者互動理解： 
  • CLIP（對比語言–影像預先訓練）：由 OpenAI 開發，CLIP 可以同時瞭解影像和文字，因此對於字幕影像和回答視覺問題等任務非常有用。 
  • DALL-E：DALL-E 是另一個 OpenAI 模型，透過文字描述產生影像，展現多模式 AI 的潛力。 
• 以下範例等專門模型是專為特定任務或領域所設計，通常比一般用途模型更微調：
  • BioBERT：此 BERT 變種經過微調，適合進行生物醫學文字挖掘。 
  • LegalBERT：此 BERT 版本專為法律文件和任務量身打造。 

這些模型代表自然語言處理和理解的重大進步，支援從聊天機器人和虛擬助理到內容生成和語言翻譯等各種應用。 

如何使用大型語言模型？

大型語言模型是 AI 的重要面向，而且每天以多種方式使用。音訊資料分析就是一個例子。AI 工具已整合至視訊通話中，可將會議期間錄製的音訊轉換為筆記，將這些會議總結為簡潔的行動要點，供與會者在之後參考。 

同樣地，LLM 也有助於將文字或音訊翻譯成不同的語言。當使用者造訪使用其他語言文字的網站時，他們通常可以選擇以其偏好的語言檢視文字。然後，LLM 驅動的工具幾乎可以立即翻譯文字，確保翻譯過程中不會丟失任何內容。 

網路安全領域也受益於大型語言模型。企業可以使用 LLM 來分析大量網路安全資料，這有助於其識別和預防潛在威脅。