大型語言模型（Large Language Model, LLM）介紹與歷史

什麼是 LLM

大型語言模型（Large Language Model, LLM）是一種基於深度學習與自然語言處理的人工智慧模型，透過大規模語料庫的訓練，具備理解與生成自然語言的能力。
其核心技術多採用 Transformer 架構，透過 自注意力機制（Self-Attention） 有效捕捉上下文關係，使模型能夠在不同語境下產生連貫且語意合理的回應。

歷史背景

• 早期統計方法
  最初的語言模型以 N-gram 等統計方法為主，但無法捕捉長距離的語意關聯。

• RNN / LSTM 時期
  深度學習興起後，循環神經網路（RNN）與長短期記憶網路（LSTM）改善了序列建模能力，但在長文本處理上仍有瓶頸。

• 2017 - Transformer 的提出
  Google 發表論文 Attention Is All You Need，提出 Transformer 架構，能高效處理大規模語料，為後續 LLM 奠定基礎。

• 2018 - GPT 問世
  OpenAI 發布 GPT（Generative Pre-trained Transformer），展示了預訓練與微調的巨大潛力。

• 2019 - BERT 的突破
  Google 提出 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers），能同時考慮上下文雙向語境，推動自然語言理解任務的進步。

• 2020 以後 - 大型語言模型時代

  • GPT-2 / GPT-3：參數數量激增，展現出強大的文字生成能力。
  • ChatGPT (2022)：大幅提升人機互動體驗，掀起全球熱潮。
  • LLaMA、PaLM 等開源與專用模型 陸續出現，推動研究與應用多元化。

特點與應用

• 多任務能力：翻譯、問答、文本摘要、情感分析、程式碼生成。
• 少樣本學習：具備 Few-shot 與 Zero-shot 學習能力，能快速適應新任務。
• 跨模態發展：逐步結合影像、語音等資料，拓展應用場景。

挑戰

• 高昂的訓練與運算成本。
• 可能生成錯誤或偏頗的資訊。
• 缺乏可解釋性，專業領域需額外強化知識。

總結

LLM 是人工智慧領域的重要突破，不僅推動了人機互動的革新，也為 教育、醫療、法律、產業應用 帶來廣泛可能性，並將持續影響未來資訊處理與知識應用的方式。