人工智能大型語言模型 LLM 介紹 （一）

人工智能大型語言模型 LLM 介紹 （一）：

在人工智能（Artificial intelligence / AI）快速發展的今天，LLM（Large Language Model / 大型語言模型）已成為技術創新的核心驅動力。LLM 是人工智能（AI）的一個類別，是由擁有大量參數（通常數十億個權重或更多）的類神經網路組成的一類語言模型，使用自我監督學習或半監督學習，並對大量未標記文字進行訓練。LLM 在 2018年左右出現，並執行各種任務和工作。

人工智能（圖片來源：截取自互聯網網頁）

大型語言模型（Large Language Model / LLM）的簡史：

LLM（Large Language Model / 大型語言模型）是一項現代的開發，但自然語言處理 （NLP） 的研究早在 1950 年由美國人艾倫圖靈 （Alan Turing） 啟動 ，艾倫圖靈測試以測量電腦之間的智能行為時就已開始。在該測試中，人類裁判會使用一組問題和電腦進行對話，然後判斷與自己對話的是電腦還是人類。

到了 1980 和 1990 年代，自然語言處理 （NLP） 從邏輯實驗移轉到更資料導向的方法。由於系統能夠根據句子中的字詞預測接下來會出現的字詞，例如 n元語法（n-grams ）等統計語言模型為新紀元奠定了前進的方向。到了 2010 年初，較新的神經網路進一步擴充了這些語言模型的功能，讓他們超越判斷字詞順序，進一步瞭解字詞的表示方式和意義。

這些新進展在 2018年取得了突破，當時 8位 Google 科學家撰寫並發表了機器學習領域的里程碑研究《基於注意力機制的機器翻譯模型》。最顯著的突破是本研究引進了一個創新的網路神經網路架構: 轉換器（Transformer）架構，這個架構可以更精準且更大規模地管理及理解複雜的文字資訊。轉換器是現今一些功能最強大的 LLM 的基礎，包括 GPT 系列以及 BERT。

人工智能大型語言模型 LLM （圖片來源：截取自互聯網網頁）

LLM（Large Language Model / 大型語言模型）是一種 AI 模型類別，旨在模仿人類智能並執行各種任務的深度學習演算法。簡單來說，LLM 是一種經過大量文本數據訓練的電腦程式，它能夠理解、辨識人類語言、生成和處理人類語言。它可以快速讀遍了大量的書籍、文章和網頁，從中學習語言的規律和知識，並再依照學習產出。在大量資料集上接受了廣泛的訓練，使它們能夠識別、翻譯、預測和生成文字和其他內容。可以被廣泛應用於聊天機器人、內容生成、翻譯、客服等領域。

大型語言模型 LLM發展 （圖片來源：截取自互聯網網頁）

2025年 8月 31日（Sun）天氣報告

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