大型語言模型是什麼？
大型語言模型（LLM）是一種深度學習模型，旨在理解、翻譯及生成類似人類撰寫的語言。大型語言模型受過參數高達數百萬或數十億的公共領域資料訓練，因此能生成類似人類撰寫的文字。
大型語言模型用於廣泛的自然語言處理（NLP）領域，屬於人工智慧（AI）的分支，負責處理電腦與人類語言之間的互動。自然語言處理用於分析、理解及生成人類語言，讓機器能夠讀取及解讀文字、語音和其他溝通形式。
大型語言模型是支撐當前最常用文字導向生成式 AI（GenAI）工具的基石，例如 ChatGPT、Google Bard 和 Jasper。GenAI 近期崛起及其商業投資，多半可歸功於大型語言模型技術日新月異，例如有 Transformer 模型架構可用、新的演算法創新問世（例如注意力機制和最佳化技術），以及有 TensorFlow 和 PyTorch 等開放原始碼架構可供取用。
大型語言模型 vs. 生成式 AI
廣泛而言，生成式 AI 指的是用於生成或創作內容的 AI 解決方案，無論是書面文字、影像、影片或音訊都算。大型語言模型是 GenAI 的專門分支，側重於使用自然語言處理技術分析及生成文字。
大型語言模型常在實現 GenAI 解決方案時扮演舉足輕重的角色。大型語言模型在這類解決方案中，是使用者與 AI 模型互動的機制，能讓系統理解使用者輸入的提示，並輸出適當的內容。
語言模型為什麼重要？
大型和小型語言模型讓 AI 能夠與人類互動。這類模型是許多 AI 創新技術的基礎，例如聊天機器人、AI 助理與自動化轉錄服務。大型語言模型可讓 AI 系統瞭解人類意圖並正確回應。
大型語言模型處理大量書面內容的速度比人類更快很多，因此在文件審查或法律研究等領域成為強大的工具。大型語言模型透過這種進階分析能力，不僅可支援更強的決策能力，還能為各種使用案例與各行各業將生產力最大化。
大型語言模型的優勢
採用大型語言模型的公司可獲得許多優勢：
- 營運簡化：大型語言模型可將重複的例行工作自動化，有助於大幅提升員工生產力、改善效率並降低成本。
- 加速創新與產品開發：大型語言模型可呈現關於消費者意見反應與偏好的重要深入解析，並就如何改善現有產品或是否需要新產品提供建議。
- 業務深入解析：大型語言模型驅動的 NLP，可從非結構化的業務資料快速準確分析並擷取深入解析，讓公司更快做出資料導向決策、將重複的工作自動化，並協助識別具競爭優勢的機會。
- 可擴充性與彈性：大型語言模型可為處理大量資料垂直擴充，也就是說這類模型的應用情境廣泛。此外，由於大型語言模型屬於基礎模型，因此是透過訓練和微調建立專屬任務模型的絕佳起點。
不僅企業能享有大型語言模型的優勢。公司導入大型語言模型，而且已經有大型語言模型技術的應用程式時，使用者也能獲得諸多優勢：
- 更優異的使用者體驗：大型語言模型能夠呈現新的深入解析，並為產品與服務打造更直覺的介面，讓客戶更容易使用及理解介面。
- 更優質的客戶服務：大型語言模型可用於建立聊天機器人和虛擬助理，以更自然的語言理解及回應客戶詢問，提高客戶服務效率與成效。
- 個人化推薦：大型語言模型可分析客戶的偏好與行為，並針對產品和服務提出個人化的建議。
- 更容易取用資訊：大型語言模型可讓客戶使用自然語言查詢搜尋資訊，讓他們更容易找到所需的資訊。
大型語言模型的挑戰
儘管企業和使用者使用大型語言模型可獲得諸多優勢，卻也面臨不容忽視的挑戰與風險：
- 偏見：大型語言模型接受訓練及學習時使用的現有資料可能有偏見。因此，大型語言模型可能承襲這些偏見，並在後續生成的文字散播偏見。
- 訓練的環境影響：訓練大量大型語言模型需要大量運算資源，可能對環境留下長期的破壞性影響。舉例而言，研究顯示，在 GPU 訓練單一通用大型語言模型，例如 Google 推出的 Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT)，可能產生的二氧化碳排放量等於五輛汽車在使用壽命期間的排放量。1 為減少這類影響、讓 AI 更永續，以及用 AI 改善整體的永續發展措施，目前正採取行動。
- 可解釋性：目前很難理解大型語言模型的決策流程，也難以解釋模型如何導出輸出的內容。這背後的因素錯綜複雜，包括大型語言模型性質複雜且規模龐大、模型接受訓練時使用的資料集大小與多樣性，以及目前缺乏成熟的解釋工具。不過，AI 社群正努力提升 AI 模型的透明度與可解釋性。
- 負責任地使用 AI：使用 AI 的其他挑戰還包括倫理與社會影響。AI 創新的領導者正通力合作，致力於追求透明、包容且權責分明的負責任 AI 實務，協助培養大家的警覺心，提防 AI 可能對社會造成的影響，並且確保 AI 的進展持續造福社群。
大型語言模型如何運作
大型語言模型使用深度神經網路處理及生成文字。模型接受的訓練有時包含成千上百萬或數兆個單字，希望能學習找出資料模式與結構，生成如同人類撰寫的新文字。
大型語言模型以稱為 Transformer 的深度學習架構為基礎。Transformer 讓模型以平行方式處理輸入序列，相較於傳統的神經網路，效能更優異，速度更快。Transformer 以多層自注意力機制為基礎，也就是讓大型語言模型處理上下文相關且內容連貫輸出的關鍵。該模型利用自注意力機制，能夠權衡序列中不同單字的重要性，記錄單字之間的關係。
成就卓越大語言模型的因素為何？
打造高品質大型語言模型，首先取決於模型接觸及訓練時使用的資料集。資料集愈多元且愈全面，大型語言模型就愈能生成與上下文相關，而且類似人類撰寫的文字。
多元且全面的訓練資料集，通常會從網際網路的各種來源擷取資料，例如文章、網站、書籍、或開發模型之個人或企業所提供的其他文字資源。
從網際網路取得訓練資料有個疑慮，那就是大型語言模型生成的文字可能偏誤或有偏見。大型語言模型以接觸的訓練資料為學習基礎，因此如果提供的資訊有偏見，大型語言模型生成的文字就可能承襲該偏見。
以人類意見反應為師的強化學習（RLHF），是可協助改善大型語言模型回應品質的過程。在 RLHF 中，模型生成回應後，會由人類審查答案並為品質評分。如果答案品質低落，人類會提供更完善的答案。接著，所有人類提供的答案會重新輸入訓練資料集，重新訓練模型學習何謂高品質的答案。
此外，檢索增強生成 (RAG) 問世，採用這項技術有助於大型語言模型提供更準確相關的 AI 回應。RAG 方法論將基礎大型語言模型連結知識庫 (通常是特定公司的專屬資料)，導入與情境相關的最新資訊。
大型語言模型的訓練方式
訓練大型語言模型需要可觀的資料量與運算能力，使用許多參數的模型更是如此。視大型語言模型預定的使用案例而定，模型訓練時可能使用包含各種資料的通用資料集，或是使用側重於單一目的或主題領域的較小型資料集。組織通常可先訓練較通用的大型語言模型（也稱為基礎模型），然後用自家獨特的特定領域資料，依照需求微調模型。
大型語言模型的訓練資料集通常是大量的文字集合，可能包括書籍、文章、網站、科學研究，以及其他書面文件。這些文字用於協助模型理解人類語言，並且生成類似人類撰寫的準確回應。大型語言模型訓練的地點通常是先進的資料中心環境，例如公有雲或高效能資料中心，因為這類環境可透過專門 AI 加速的形式，提供極致的運算能力。
大型語言模型的應用方式
企業、專業人士與日常使用者使用大型語言模型的方式五花八門。OpenAI 的 Generative Pre-trained Transformer（GPT）等熱門大型語言模型，皆採用網際網路多元龐大的資料集訓練，意味著這類模型通常不需要接受特定任務的訓練，即可用於完成各式各樣的任務。企業也可以微調及實作大型語言模型，執行各行各業專門的特定任務應用。
文字生成
大型語言模型可回應使用者提示，生成許多商務與個人通訊類型的初始草稿，例如電子郵件、大綱和行銷材料，來協助提高生產力。在各行各業，大型語言模型用於打造個人化的通訊與行銷活動，提高參與度，進而強化客戶體驗。
內容摘要
大型語言模型通常用於生成長篇文件或是文件集或資料集的摘要。舉例而言，在醫療保健業，大型語言模型用於處理及分析電子病歷等醫療文字，為照護提供者就患者健康或治療模式生成報告。
在教育界，GenAI 驅動的大型語言模型可為教師和行政管理者生成獨特的深入解析，並製作分析學生與班級測驗和作業表現的摘要。
金融服務組織利用大型語言模型分析金融新聞文章和社群媒體貼文，識別情緒及預測股票價格。
AI 聊天機器人
大型語言模型可讓 AI 聊天機器人用類似人類撰寫的語言回應使用者提示。
在製造業、銀行業和能源業等產業，企業紛紛部署 GenAI 驅動的聊天機器人、企業專用個人助理，以及自助式入口網站，不僅有助於提升客戶支援與滿意度，還可減少實地到現場服務次數，將員工時間最大化並提升效率。
生成程式碼
大型語言模型從現有的程式碼庫與文件學習模式，便可用於生成程式碼，提高開發人員生產力。大型語言模型接受這項資訊訓練後，就能根據自然語言提示或規格生成功能、類別或整個程式。
資訊檢索
很多大型語言模型的核心，都是回應查詢，從獨立系統尋找及擷取資訊的能力，包括聊天機器人、客戶服務系統，以及內容摘要工具。
熱門搜尋引擎用大型語言模型協助提高查詢回應的成效與相關性。企業若具備連接 RAG 資料庫的內部搜尋引擎，員工就能快速搜尋公司的整個內容素材資料庫，擷取所需的極度相關資源。
大型語言模型的範例
在當前這個瞬息萬變的 AI 環境中，大型語言模型的實例隨處可見，包括支援銀行業務的聊天機器人，以及透過手機執行即時翻譯的 AI 助理。
現今最重要的大型語言模型，很多已經可供實驗與整合之用。部分最熱門的模型包括：
大型語言模型的未來發展
AI 技術的未來瞬息萬變，大型語言模型的未來也是。研究人員不斷摸索新方法，根據目前面臨的限制與挑戰改良大型語言模型。重點領域如下：
- 改善效率：大型語言模型的規模、複雜度和功能持續成長，能源消耗量也隨之增加。研究人員正在開發提高模型效率的方法，減少模型的運算需求及其對環境的影響。
- 減少偏見：研究人員正採用全方位的方法減少偏見，因為這是道錯縱複雜的長期難題。這種方法包括但不限於：整理並讓資料集多樣化、產學合作共享最佳實務和工具、執行使用者研究並收集來自不同使用者群組的意見反應，最終識別偏見並循序漸進改良模型，並且採用偵測及過濾內容偏頗的技術。
- 探索新的架構類型：大型企業正積極研究新的大型語言模型架構、預先訓練這些模型，並努力讓所有人都能使用及微調這些模型。
治理大型語言模型
大型語言模型的開發、部署和使用都必須慎重管理，不僅應遵守法規準則，還必須符合負責任的 AI 原則。
大型語言模型若要治理成功，就必須謹慎建立架構、政策與倫理準則。這些治理政策可協助組織管理關鍵考量，例如確保訓練只使用適當的資料、驗證模型準確性與透明度，以及在雲端或內部部署環境有防護完善的基礎架構上，執行所有 AI 工作負載等。大型語言模型治理還涉及採取步驟，確保模型提供公平、公正且無偏見的回應。