大型語言模型原理
LLM（Large Language Model / 大型語言模型）是一種基於深度學習的人工智能技術，也是自然語言處理（Neutral Language Processing，NLP）的核心研究內容之一 。其核心是使用大規模資料集對模型進行訓練，從而使其能夠生成自然語言文本或理解語言文本的含義。這些模型通過層疊的神經網路（Neural Network，NNs）結構，學習並類比人類語言的複雜規律，達到接近人類水準的文本生成能力。LLM 能夠更好地理解和生成自然文本，同時表現出一定的邏輯思維和推理能力。
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| Large Language Model / LLM / 大型語言模型（圖片來源：截取自互聯網網頁） |
LLM大型語言模型基本結構
現今最先進的 LLM（大型語言模型）均使用 深度學習（Deep Learning）架構 （例如轉換器（Transformer）和其他深度神經網路架構）來處理不同資料來源的資訊。轉換器在處理連續資料 （例如文字） 時特別有效，可讓其理解和產生自然語言，以用於語言產生和翻譯等工作。
大型語言模型（LLM）的工作原理
大型語言模型（LLM）基於深度學習（Deep Learning）和神經網路（Neural Network / NNs），尤其是 Transformer 架構，通過大量文本資料訓練，學習語言的結構和模式，從而實現自然語言理解和生成。核心在於自注意力機制，使模型能夠理解輸入文本中不同部分的重要性，並預測下一個詞或短語，實現文本生成、翻譯、問答等多種任務。
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| Large Language Model / LLM / 大型語言模型（圖片來源：截取自互聯網網頁） |
深度學習（Deep Learning）
深度學習是機器學習（Machine Learning）的一個分支，是一種以人工神經網路（Neural networks）為架構，對資料進行表徵學習（Representation Learning）的演算法。建立在神經網路的基礎上，深度學習進一步擴展其能力，深度學習模型通過堆疊多層神經網路，構建出深度的神經網路模型，每一層神經網路都學習到不同的數據特徵。也因此 LLM 能夠分辨出更複雜、更準確的資訊。
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| 機器學習 VS 深度學習（圖片來源：截取自互聯網網頁） |
神經網路（Neural Network / NNs）
LLM 是一種基於深度學習（Deep Learning）技術的自然語言處理模型， LLM 是基於擁有大量參數的神經網路組成，神經網路模型透過 3 大層來使人工神經元互連：輸入層（Input Layer）、隱藏層（Hidden layer）和輸出層（Output layer），隱藏層位於輸入層與輸出層之間，是進行主要運算的核心部分。隱藏層的每個節點會根據輸入數據進行計算，涉及權重（Weight）和偏置（Bias）的調整，來提取數據中的關鍵特徵並建立模式。每一層在訊息處理的過程中擔當不同的角色，共同完成數據分析和預測, 憑藉其多層結構讓 LLM 模型能有效地處理複雜的語言任務。
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| 複雜深層的神經網路（Neural Network / NNs）（圖片來源：截取自互聯網網頁） |
Transformer（轉換器）模型
在2018 年 8位 Google 科學家突破研究創新了網路神經網路 Transformer（轉換器）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。Transformer 由兩個主要元件組成：它採用編碼器（Encoder）和解碼器（Decoder）。這些元件通常會一起處理及產生序列。編碼器會將原始的文字資料轉換成模型可以分析的離散元素。解碼器接著會透過一系列層級來處理該資料，以產生最終輸出，例如，這可能包括產生的句子。根據模型的類型或工作，轉換器也可以只包含編碼器或解碼器一種。
Transformer 模型的核心是注意力機制（Self-Attention Mechanism）。Transformer 模型的優勢在於它能深入理解語言上下文的含義，（tokens 詞元）並捕捉到用詞細微的差異，並學習語意之間的關聯性。
Transformer 模型之所以能出色地處理上下文，關鍵在於使用自注意力機制。這有點像我們人在閱讀時，會不自覺地將句子中的不同部分聯繫起來，以理解整體意思。自注意力機制則讓 Transformer 模型能同時關注句子中的所有詞語，並學習語意之間的關聯性。 有 Transformer 模型的存在，使得 LLM 在自然語言處理上有重大突破，LLM 並不是靠死記硬背，而是透過學習序列數據中的規律，從而能夠理解語言的上下文及深層含義。
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| Transformer（轉換器）模型（圖片來源：截取自互聯網網頁） |
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| Transformer（轉換器）模型（圖片來源：截取自互聯網網頁） |
增強式學習（Reinforcement Learning）
增強式學習的核心概念是讓 LLM 模型在與環境互動的過程中學習。當 LLM 模型在某個環境中採取行動，而環境會根據 LLM 的行動給予一個回饋或分數，這個回饋可以是正的（表示行動是好的），也可以是負的（表示行動是壞的）。
因此 LLM 會不斷地嘗試不同的行動，並根據先前得到的回饋來調整自己的策略，最終目標是獲得最多正面回饋或最高分。 這種學習模式在開放式對話或複雜任務特別有用，因為這些任務往往沒有明確的標籤資料，而且可能存在很多不確定性。LLM 模型透過和環境互動，不斷調整自己的策略，才能變得更符合使用者期待和喜好。
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| 增強式學習（Reinforcement Learning） |
大型語言模型（LLM）基於深度學習和神經網路，尤其是 Transformer 架構，通過大量文本資料訓練，學習語言的結構和模式，從而實現自然語言理解和生成。核心在於自注意力機制，使模型能夠理解輸入文本中不同部分的重要性，並預測下一個詞或短語，實現文本生成、翻譯、問答等多種任務。
以下是 LLM 原理的更詳細解釋：
1. 神經網路與深度學習:
• LLM 本質上是一種深度學習模型，基於由大量相互連接的人工神經元組成的神經網路。 • 神經網路的每一層都學習不同的資料特徵，通過多層結構，LLM 夠處理複雜的語言任務。 • 深度學習通過訓練大量資料，讓模型自動學習和調整參數，從而提高模型性能。
2. Transformer架構:
• LLM 通常採用 Transformer 架構，這是一種特殊的神經網路結構，特別擅長處理序列資料，如文本。
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