我選擇了幾個近期較有討論度的大型語言模型來研究。
一、ChatGPT（OpenAI）

核心技術與架構
• 基於 GPT-4 系列模型，使用 Decoder-only Transformer 架構。
• 核心特色：自注意力可捕捉長距離語言依賴，使模型能理解複雜語句與概念關係。
• 透過 RLHF（Reinforcement Learning with Human Feedback） 優化生成內容，使回應更符合人類偏好、語氣自然。
• 參數規模推測超過千億級，支援「Chain-of-Thought」推理能力，擅長多步邏輯與複雜問答。

技術亮點與應用
• 多模態能力：文字 + 圖像混合輸入，支持圖像問答。
• API 與訂閱：穩定的商業 API，適用於聊天機器人、客服、自動內容生成。
• 硬體依賴：微軟 Azure 雲端資源，訓練與推理運算規模巨大。
• 特色場景：對話式 AI、商業寫作、教育輔助、程式碼生成。

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二、Gemini（Google DeepMind）

核心技術與架構
• 採用 Multi-modal Transformer，可整合文字、圖片、程式碼等輸入。
• 擁有 極大上下文窗口（百萬 tokens 級別），可處理整本書或長篇論文。
• 與 Google 搜尋、雲端資料深度整合，支援即時知識更新與檢索式生成。

技術亮點與應用
• 多模態能力：可對視覺資訊進行分析與生成，適用 AI 助理和多媒體內容處理。
• 超大上下文處理：適合學術分析、商業報告、法律文件等長文本處理。
• 硬體支持：Google 自有 TPU 集群，計算效率高、延遲低。
• 特色場景：文檔總結、知識檢索、跨模態問答、研究輔助。

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三、Copilot（Microsoft）

核心技術與架構
• 基於 OpenAI 技術，使用 GPT Transformer，針對程式碼和商務應用進行專項優化。
• 模型參數量相對較小，為了嵌入 Office 和 Visual Studio 等產品進行 輕量化調整。

技術亮點與應用
• 專用優化：程式碼生成、文檔撰寫、即時語法檢查與建議。
• 整合性高：與 Microsoft 生態無縫連接，便於企業協作和工作流自動化。
• 硬體部署：兼顧雲端與本地運行，保證低延遲和流暢體驗。
• 特色場景：程式開發輔助、辦公自動化、專業知識生成。

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四、DeepSeek（中國 DeepSeek AI）

核心技術與架構
• 採用 Mixture-of-Experts（MoE） Transformer 架構，每個 token 只激活部分專家（約 370 億參數），達到高效能、低成本。
• DeepSeek-V3 總參數量 6710 億，專注於數學、代碼與邏輯推理。
• 強化學習（RL）用於專項任務訓練，提升推理精度。

技術亮點與應用
• 資源經濟性：訓練成本僅約 558 萬美元，GPU 需求低於西方 LLM。
• 專項強化：數學推理、程式碼生成、自然語言推理表現出色。
• 特色場景：學術研究、程式碼輔助、邏輯題解答、AI 應用開發。

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五、LLM 技術差異與分析
1. 架構選擇
• ChatGPT / Copilot：Decoder-only，專注生成。
• BERT 系列：Encoder-only，專注理解與分類。
• Gemini：Encoder-Decoder，支援生成與理解。
• DeepSeek：MoE，部分激活，提高計算效率。
2. 訓練方式
• ChatGPT：監督 + RLHF。
• Gemini：監督 + 大規模檢索增強。
• Copilot：專項微調（程式碼/文檔）。
• DeepSeek：專項 RL，針對數學、代碼與推理優化。
3. 多模態能力
• Gemini 與 ChatGPT 最新版本支持圖像+文字混合。
• DeepSeek 與 Copilot 主要專注文字與程式碼。
4. 上下文窗口
• Gemini > DeepSeek > ChatGPT ≈ Copilot。
• Gemini 適合長文檔分析，其他模型更偏向對話或專項任務。
5. 應用定位
• ChatGPT：通用對話、商業寫作、程式碼生成。
• Gemini：學術研究、長文本分析、多模態生成。
• Copilot：程式碼輔助、辦公自動化。
• DeepSeek：數學、程式碼、邏輯推理，成本效率高。