【一文了解】什麼是LLM（大型語言模型）｜編：李子昇
AI科技中的 LLM（大型語言模型）詳細講解
什麼是 LLM？
LLM 是「Large Language Model」的縮寫，即「大型語言模型」。它是一類運用海量文本數據訓練而成的人工智慧模型，可以理解、生成、推理及翻譯自然語言，是近年 AI 革命的核心技術。
最知名的 LLM 代表，包括 OpenAI 的 GPT-3/4、Google Gemini、Anthropic 的 Claude、百度文心一言、阿里通義千問、Meta Llama 2/3 等。
原理與運作方式
1. 海量數據訓練
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LLM 通常用成千上萬本書、網站、新聞、對話記錄等自然語言文本進行預訓練，數據規模以GB/TB計。
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透過深度學習（以神經網絡，特別是「Transformer」結構為主）捕捉語言規律、語境關係與知識聯想。
2. 參數量極大
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「大型」是指模型內部參數極多，現今主流 LLM 參數量動輒數十億（Billion）到上萬億（Trillion）。
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參數越多，模型記憶與推理能力越強，能處理更複雜的語言任務。
3. 能力範圍
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生成類：自動寫作（文章、詩詞、腳本）、摘要、改寫、內容續寫
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理解類：閱讀理解、資料檢索、翻譯、結構化摘要
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聊天互動：智能對話、問答助理、情感陪伴
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專業進階：代碼生成、數據分析、專業領域知識推理
技術關鍵詞
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Transformer：主流 LLM 架構，能捕捉長距離語境，並行運算能力強。
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預訓練+微調（Pre-training & Fine-tuning）：先養成通用語言能力，再根據特定任務進行專屬優化。
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Token：LLM 將文本切分為大量「字詞單位」（token）來分析，能高效捕捉語法/語意結構。
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Prompt Engineering：用戶透過精細設計輸入（Prompt）來引導 LLM 輸出更理想答案。
LLM 和傳統NLP/AI差異
| 分類 | LLM | 傳統NLP（小模型/規則系統） |
|---|---|---|
| 規模 | 參數十億到萬億 | 萬至百萬 |
| 學習方式 | 預訓練、微調 | 多以人工規則+特定資料訓練 |
| 能力廣度 | 文生文、圖生文、多輪對話、專業問答 | 只能做特定簡單任務 |
| 可擴展性 | 高，能被「微調」應用於不同場景 | 低，功能固定 |
| 應對複雜度 | 能處理長文本、流暢語境推理 | 易迷失長語境、難複雜推理 |
LLM 的應用場景
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智能聊天機械人（ChatGPT、Bing Chat、Poe、Claude…）
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自動化商務客服與助理
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教育輔導、在線寫作/翻譯助手
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新聞摘要、資料分析、商業報告撰寫
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AI 程式設計輔助（如 Copilot、ChatDev 等）
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企業流程自動化、知識庫搜尋
新一代 LLM 趨勢（2025）
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多模態（Multi-modal）：同時理解文字、圖片、語音、影片
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大模型小參數混合：在邊緣設備上運算，兼顧算力與效果
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插件生態/智能體（Agent）：能連接外部工具，執行具體任務，如自動訂位、查天氣等
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可解釋性強化：降低“黑箱”風險，讓決策邏輯更透明
小結
LLM 是現代人工智能最具革命性的技術引擎，能支撐萬千語言相關的AI應用。無論在寫作、自動應答、企業增效，乃至創意產出等領域，LLM 都已嶄露頭角。隨著技術不斷精進，LLM 未來只會更加靈活多元，成為數碼時代不可或缺的智慧核心。
