大型語言模型為什麼能用少量資料就做好事？
大型語言模型（LLM）有個很厲害的地方，就是即使只給它少量的資料，它也能在特定問題上表現得很好。這跟傳統的機器學習差異很大，因為傳統方法通常需要大量標註過的資料。而LLM透過一些獨特的技巧，像是Few-shot、Zero-shot學習，以及基於Transformer的技術，讓它能夠靈活應對不同任務。

Few-shot 和 Zero-shot 是什麼？
簡單來說，Zero-shot學習就是模型在完全沒見過某個任務資料的情況下，依然能夠做出不錯的預測。而Few-shot學習則是當你只提供少量資料時，模型依然能提高它的表現。這些能力來自於模型在大量資料上已經做過預訓練，學會了很多通用的知識和語言模式。所以，即使你只餵給它一點點特定領域的資料，它也能理解並處理。

這就好像模型已經有很強的基礎知識，你只要稍微指導一下，它就能應對新挑戰。

Transformer架構是怎麼一回事？
大型語言模型的成功很大程度上要歸功於Transformer架構，這是一種神經網路架構，包含兩個重要部分：編碼器（encoder）和解碼器（decoder）。編碼器負責讀取和理解輸入的內容，然後把這些訊息交給解碼器去生成答案。

舉個例子，假設你輸入了一句法語"Je suis étudiant"，編碼器會理解這句話的意思，然後解碼器會產生對應的英文翻譯"I am a student"。這套系統能處理各種語言和任務，不需要依賴大量的資料，也能準確完成工作。

圖一: Transformer原理圖

預訓練和微調，讓模型更聰明
Transformer架構的另一個優勢就是它有**預訓練（Pre-training）和微調（Fine-tuning）**這兩個步驟。模型先在大量不同類型的資料上學習，掌握語言的基本規則，這就是預訓練。接下來，當遇到特定任務時，只需要給它少量的相關資料，經過微調，它就能適應並解決這些問題。

這樣，你不需要花大量時間準備資料，也不必具備專業的知識，只要設計一個簡單的提示（Prompt Design），模型就能幫你完成任務。

為什麼大型語言模型這麼厲害？
跟傳統的機器學習不同，大型語言模型不僅能處理文字，還能處理圖片、聲音等各種資料。比如，你不需要像以前那樣為貓咪的圖片標註很多細節（例如貓咪有幾隻腿、耳朵在哪等）。只要把貓咪的圖片、描述丟進模型，它就能告訴你這是貓咪，甚至能生成一張可愛的貓咪圖片。

這種靈活性讓大型語言模型即使在少量資料的情況下，依然能表現出色，這也是它相較於傳統方法的一大突破。

結論
簡單來說，大型語言模型透過Few-shot、Zero-shot學習和Transformer架構，再加上預訓練和微調，讓它即使在少量資料下也能處理各種問題。而且這種方式大大降低了我們準備資料和學習的成本，真的是讓工作變得更簡單的好幫手。

(圖一):transformer原理 | More Than Code
https://thomas-li-sjtu.github.io/2021/08/03/transformer/