今天帶大家認識目前最火紅的核心技術-大型語言模型（Large Language Model, LLM）。
如果說生成式 AI 是這幾年 AI 浪潮的主角，那 LLM 就是它的「心臟」。

一、什麼是 LLM？
大型語言模型（LLM）是一種基於 深度學習與 Transformer 架構 訓練出來的模型。它的目標很簡單：
⭢預測下一個最有可能出現的字。

看起來簡單，卻能做到：

• 回答問題

• 撰寫文章

• 翻譯語言

• 甚至寫程式碼

核心觀念是：只要你有足夠大的資料與參數，模型就能學到人類語言的模式，進而生成連貫、自然的內容。

二、LLM 的訓練過程

1. 收集資料

• 使用龐大的語料庫（書籍、網站、程式碼庫）。

2. 切割與標記

• 把文字拆成「Token」（可能是一個字、一個詞，或一小段字串）。

3. 模型學習

• 模型透過 Transformer 架構，學習 Token 與 Token 之間的關聯。

4.調整參數

• LLM 會根據資料反覆更新「權重參數」，最終達到數十億甚至上千億的參數規模。

三、LLM 的核心原理：機率預測

LLM 並不是真的「懂」語言，而是透過統計機率來預測下一個字。

例如：

• 看到「今天下」 → 很可能接「雨」。

• 看到「駭客發送了一封」 → 很可能接「釣魚郵件」。

這種「機率式的預測」經過龐大資料與參數的支持，讓 LLM 生成的內容看起來就像人類寫的。

四、LLM 的能力與限制

能力：

• 能生成流暢的自然語言。

• 具備多領域的知識（因為資料來源廣泛）。

• 可以透過微調（Fine-tuning）適應特定任務。

限制：

• 可能產生「幻覺」（捏造不存在的事實）。

• 訓練需要龐大算力與資源。

• 無法真正「理解」，它只是數字與機率的運算結果。

五、跟資安的關聯

在資安領域，LLM 帶來了雙面刃的影響：

• 正面：可以輔助安全分析、自動化產生規則、協助偵測異常行為。

• 負面：駭客也能用 LLM 生成釣魚郵件、假訊息，甚至撰寫惡意程式碼。

所以，理解 LLM 的基本原理，不只是技術學習，也是我們面對新型資安威脅的基礎。