近幾年最受矚目的 AI 技術，莫過於「大型語言模型（Large Language Models, LLM）」。從 GPT 到 ChatGPT，它們改變了我們對 AI 的想像，也正式把 AI 帶進了大眾生活。

LLM 的核心原理是「預測文字」。當你輸入一句話，模型會根據前後文去預測下一個最可能出現的字。聽起來很簡單，但當規模放大到 數百億甚至上千億參數，再加上海量文本訓練，模型就能展現出驚人的語言理解與生成能力。
這個突破來自幾個關鍵：

Transformer 架構 —— 讓模型能更有效理解上下文，處理長距離語言關係。

龐大的資料與算力 —— 互聯網提供了巨量文本，雲端 GPU 讓訓練成為可能。

規模效應 —— 研究發現，模型越大、資料越多，效果會以非線性方式提升。

ChatGPT 的誕生，就是這些因素的綜合結果。它不只會「回答問題」，還能寫文章、程式、甚至模擬不同風格的角色。這也是為什麼大家第一次覺得：AI 不再只是工具，而是能「對話」的存在。
當然，LLM 也有挑戰：幻覺（回答錯誤但聽起來很合理）、偏見、以及成本問題。但無論如何，LLM 已經開啟了 AI 的新時代。