昨天知道 ChatGPT 可以根據我們輸入的文字和前面的對話產生回答
但我又突然想到一個問題
如果 ChatGPT 背後是一個模型，那大家一直說的 LLM 到底是什麼？
而且為什麼每次講到 ChatGPT、Gemini 或其他 AI，都會一直看到 LLM 這個名詞
它到底跟我們說的 AI 有什麼不一樣？

一、LLM 到底是什麼？
LLM 的全名是 Large Language Model
中文通常翻成「大型語言模型」
把這三個字拆開來看其實就比較好理解
Large 就是大型
Language 就是語言
Model 就是模型
所以簡單來說
LLM 就是一種專門處理人類語言的大型 AI 模型
像 ChatGPT 背後使用的就是大型語言模型
它可以處理我們平常使用的文字，並根據輸入內容產生文字回應

二、為什麼叫「大型」語言模型？
這裡的「大型」不是單純說它的檔案很大
而是指它通常擁有非常大量的參數
參數可以先簡單理解成
模型在學習過程中會調整的數值
這些數值會影響模型最後怎麼判斷文字之間的關係
參數越多，通常代表模型可以學習更複雜的模式
當然
參數多不代表一定比較聰明
模型還會受到訓練資料、訓練方式、架構和運算資源等因素影響

三、那 LLM 到底「學」了什麼？
這個問題其實很有趣
我們可能會以為
AI 學習就是把很多文章讀過一遍
然後把內容全部記在腦袋裡
但實際上並不是這麼簡單
LLM 在訓練的過程中，會從大量文字中學習語言的規律
例如哪些詞通常會一起出現
一句話前面出現什麼內容時，後面可能會接什麼
不同文字之間又有什麼關係
所以它學到的比較像是
如何根據上下文理解和產生文字的模式
而不是單純把一本書一本書背起來

四、那它是怎麼學會這些東西的？
可以把訓練過程想像成一直做「預測下一個文字」的練習
例如模型看到
「今天晚餐我想吃」
它可能要預測後面最有可能出現什麼
可能是「飯」
也可能是「麵」
模型一開始其實沒有那麼準
但經過大量的訓練之後
它會慢慢調整自己的參數
讓自己的預測越來越符合訓練資料中的語言規律
當這個過程重複非常非常多次
模型就會慢慢學會人類語言中的各種模式

五、那 LLM 真的知道自己在講什麼嗎？
這就開始變得有點難回答了
因為 LLM 和人類理解語言的方式並不一樣
我們看到「蘋果」可能會想到水果、味道、顏色，甚至自己吃過的經驗
但模型並沒有像人類一樣的生活經驗
它主要是透過大量資料學習文字之間的關係
所以當它產生一句看起來很有道理的話時
並不代表它真的像人類一樣理解這句話
這也是為什麼 AI 有時候可以講出很厲害的內容
卻也可能在一些事情上犯很基本的錯誤

六、那 ChatGPT 和 LLM 是一樣的東西嗎？
其實不完全一樣
可以把 LLM 想成「背後的模型」
而 ChatGPT 則是我們實際拿來使用的聊天服務
就像我們前面學到的
模型是核心，ChatGPT 是讓我們可以跟這個模型互動的產品
而 ChatGPT 除了語言模型之外
還包含聊天介面、上下文處理、安全機制，以及其他功能
所以不能直接把 ChatGPT 和 LLM 當成完全相同的東西

七、心得
今天才發現
原來我們每天講的 AI、ChatGPT、LLM
其實是不同層次的東西
AI 是一個很大的概念
LLM 是其中一種專門處理語言的大型模型
而 ChatGPT 則是讓我們可以直接使用這類模型的服務
而且 LLM 所謂的「學習」
也不是把所有資料一字不漏地背起來
而是透過大量訓練，慢慢學會文字之間的規律

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明日預告

今天知道 LLM 到底在做什麼
但我又突然想到一個問題
既然 LLM 是根據我們輸入的內容來產生回答，那為什麼我問 AI 同一件事情，換一種問法，得到的答案可能就完全不一樣？
難道我只是換幾個字，AI 就真的會差這麼多嗎？
那明天就來討論一下
「Prompt 為什麼會影響 AI 的答案？」