LLM 002｜大語言模型中的「大」是如何幫助預測下一個字的？
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大語言模型是一種特殊的神經網路，設計來理解，生成與回應人類的文本。
大語言模型是使用大量文本數據訓練的深度神經網路，其訓練使用的文本數據甚至包括了整個網路公開的文本。
大語言模型的「大」，體現於模型的參數個數以及其使用的訓練數據集。如此大的模型可以有百億甚至千億的參數。這些參數都是神經網路可調整的權重，為了正確預測序列的下一個文字而進行優化。
預測下一個字其實很合理。
這是因為語言本身有內蘊的順序結構，而語言模型學習這個順序結構來理解文本背後的脈絡，結構與關聯。
預測下一個字是一個簡單的任務，
所以大語言模型能夠成為這麼全能的模型非常令人驚喜。
大語言模型使用Transformer架構。
Transfomer架構讓大語言模型在進行預測時，將注意力放在輸入文本的不同區域。
這種可選擇性的注意能力，讓大語言模型能夠處理人類語言的微妙之處與複雜之處。
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1.預訓練，訓練一次要用幾萬顆處理器、訓練時間要1個月，ChatGPT訓練一次的成本為1000萬美金。
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大型語言模型(LLM)是基於深度學習的自然語言處理模型，而多模態模型(LMM)能處理多種資料型態。這些模型將對未來帶來重大改變。LLM 專注於理解和生成自然語言，LMM 能夠處理跨模態的內容，並整合多種資料的能力，有望成為未來趨勢。
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