超白話 - 什麼是大語言模型 LLM

你是否曾和手機上的語音助理對話，或使用翻譯軟體輕鬆地將外文轉換為中文？這些神奇的功能背後，都有一個強大的技術支撐，那就是LLM「大語言模型」。

LLM 是英文 "Large Language Model" 的縮寫，中文翻譯就為「大型語言模型」。

大語言模型是什麼？

簡單來說，大語言模型就像是一個博學多聞的「博士大腦」。它經過海量文本資料的訓練，能夠理解人類語言、生成文本、翻譯語言，甚至還能完成寫作、編碼等複雜任務。

大語言模型的用途

1. 回答問題：就像一個智慧的老師，當你問問題時，大語言模型可以給你詳細的答案，從天文到地理，無所不知。
2. • 例如：你問它「為什麼天空是藍色的？」它會告訴你，這是因為光的散射。
2. 撰寫文本：大語言模型可以幫助寫文章、小說、詩歌等等，就像一個才華橫溢的作家。
3. • 例如：你想寫一篇關於恐龍的故事，它可以幫你創作一個充滿冒險的恐龍故事。
3. 翻譯語言：大語言模型能夠把一種語言翻譯成另一種語言，像一個萬能的翻譯機。
4. • 例如：你說「你好」，它可以幫你翻譯成英語的「Hello」。
4. 聊天夥伴：它還可以成為你的聊天夥伴，陪你談天說地，無論是開心的事還是煩惱的事，它都會聽。
5. • 例如：你說「我今天很高興」，它可能會回應「那真是太棒了！發生了什麼好事？」

大語言模型就像一個非常智慧、博學的朋友，能夠幫助我們解答問題、創作內容、翻譯語言和陪伴聊天。它讓我們的生活變得更加豐富和便捷。這樣的解釋，容易理解嗎？

當然，LLM的用途遠遠不止是上述這些，有興趣的人請看到文章最後看看具體有哪些方式可以深度的發揮LLM大語言模型的真實潛能。

為何大語言模型如此厲害？

• 龐大的參數量： 大語言模型擁有數十億甚至數千億個參數，這使得它們能夠學習到極其複雜的語言模式。
• 海量的訓練數據： 它們在訓練過程中會「閱讀」大量的書籍、文章、代碼等文本資料，從中學習到人類語言的規律。
• 強大的算力： 訓練大語言模型需要強大的計算資源，這使得它們能夠在短時間內處理海量的數據。

＊LLM 的訓練資料來源是什麼？

目前世界上最主流的大語言模型

1. OpenAI所釋出的ChatGPT系列:

OpenAI最廣為人知的大語言模型，以其流暢的對話能力和豐富的知識儲備而聞名。

• GPT-3: ChatGPT的前身，在自然語言生成方面取得了突破性的進展。
• GPT-4o: GPT系列的更新版本，在多項任務上表現更加出色，包括創造性的寫作、複雜的推理和編碼。
• 追蹤OpenAI最新消息 https://openai.com/

2. Google所釋出的LLM

• Gemini、Bard 和 PaLM 都是 Google 所開發的大型語言模型 (LLM)，它們在許多方面都相似，但也有各自的特色和優勢。

Gemini、Bard 和 PaLM 的共同點

• 基礎架構： 三者都基於 Transformer 架構，這是一種專為處理序列數據（如文本）而設計的神經網絡架構。
• 功能： 它們都能夠生成文本、翻譯語言、寫不同風格的創意內容，以及回答你的問題。
• 目的： 都旨在開發出更強大的 AI 模型，以更好地理解和生成人類語言。

Gemini、Bard 和 PaLM 的差異

• 專注領域： 雖然三者都具有多功能性，但它們在某些領域可能表現得更好。例如，Gemini 可能在多模態任務（如圖像和文本的結合）上表現更出色，而 Bard 可能在提供資訊和回答問題方面更為擅長。
• 模型規模和複雜性： 三者在模型規模和複雜性上可能有所不同。較大的模型通常具有更強大的能力，但同時也需要更多的計算資源。
• 訓練數據： 雖然三者都經過了大量文本數據的訓練，但訓練數據的具體內容和規模可能有所差異，這也會影響模型的表現。

簡單來說

• Gemini: 可以視為 Google 在 LLM 領域的最新探索，可能具備更廣泛的能力和更強大的性能。
• Bard: 更注重於提供資訊和回答問題，是 Google 在對話式 AI 領域的嘗試。
• PaLM: 是 Google 早期開發的大型語言模型，為後續模型的發展奠定了基礎。

追蹤 https://gemini.google.com/

3. Meta AI (Facebook) 的 Llama系列
Llama（Large Language Model Meta AI）是 Meta AI（原 Facebook AI Research）在 2023 年 2 月發布的大型語言模型。它是一種基於 Transformer 架構的 AI 模型，經過大量文本數據的訓練，能夠生成文本、翻譯語言、寫不同風格的創意內容，以及回答你的問題。

Llama 的特色與優勢

• 開源： Llama 的最大特色就是它是開源的。這意味著任何人都可以自由地獲取、研究和使用這個模型，這大大促進了 AI 研究的發展。
• 高性能： Llama 在多項語言模型基準測試中表現出色，尤其是在生成文本和翻譯方面。
• 多種尺寸： Llama 提供了不同尺寸的模型，從 7B 到 65B 參數不等，使用者可以根據自己的計算資源和需求選擇合適的模型。
• 可定制性： Llama 的開源性質使得研究人員可以根據自己的需求對模型進行微調和定制，以適應不同的應用場景。

Llama 的應用場景

• 自然語言處理： Llama 可以用於各種自然語言處理任務，例如文本摘要、情感分析、問答系統等。
• 生成式 AI： Llama 可以生成各種形式的文本內容，例如文章、詩歌、劇本、程式碼等。
• 對話系統： Llama 可以用於構建智能對話系統，例如聊天機器人、虛擬助手等。
• 教育： Llama 可以用於個性化教學，為學生提供更有效的學習體驗。

Llama 與其他大語言模型的比較

• 與 GPT 的比較： Llama 和 GPT (Generative Pre-trained Transformer) 都是非常強大的大語言模型，但兩者在訓練數據、模型架構和性能上有差異。Llama 更強調開源和社區參與，而 GPT 則更注重商業化應用。
• 與 Bard 和 PaLM 的比較： Llama、Bard 和 PaLM 都是 Google 開發的大型語言模型。相較於 Bard 和 PaLM，Llama 更注重模型的通用性和可定制性。

4. Anthropic的 Claude

Anthropic 是一家致力於構建可靠、可解釋且具備益處的人工智慧系統的公司。他們開發了一系列的大型語言模型 (LLM)，其中最著名的是 Claude。

Claude 是 Anthropic 開發的對話式 AI，旨在提供安全、有幫助、誠實且無害的協助。相較於其他 LLM，Claude 在以下方面表現出色：

• 安全性： Anthropic 非常注重 AI 安全性，他們在訓練 Claude 的過程中，特別強調避免模型生成有害、偏見或誤導性的內容。
• 對話能力： Claude 能夠進行更自然、更流暢的對話，理解複雜的指令，並提供有針對性的回應。
• 可解釋性： Anthropic 致力於開發可解釋的 AI 模型，這意味著我們可以更好地理解模型的決策過程，從而提高對模型的信任。

追蹤 https://www.anthropic.com/

5. AI21 Labs的Jurassic

AI21 Labs 是一家以色列的人工智慧公司，以其強大的生成式 AI 和大型語言模型 (LLM) 而聞名。他們開發了一系列名為 Jurassic 的 LLM，這些模型在自然語言處理任務上表現出色。

Jurassic 系列 LLM 的特色

• 基於 Transformer 架構： 與許多其他 LLM 一樣，Jurassic 系列模型也採用了 Transformer 架構，這使得它們能夠高效地處理序列數據，如文本。
• 多種尺寸： AI21 Labs 提供了不同尺寸的 Jurassic 模型，以滿足不同用戶的計算資源和性能需求。
• 多語言支持： Jurassic 模型支持多種語言，能夠處理不同語言的文本。
• 特定任務優化： AI21 Labs 為 Jurassic 模型提供了一系列針對特定任務的 API，例如摘要、翻譯、問答等，使得模型能夠更好地完成這些任務。

Jurassic-1 與 Jurassic-2 的比較

• Jurassic-1： AI21 Labs 的第一代 LLM，在自然語言生成方面表現出色，能夠生成各種形式的文本內容。
• Jurassic-2： Jurassic-1 的升級版本，在性能和功能上都有所提升。Jurassic-2 在理解上下文、生成更具創造性的文本以及處理複雜的任務方面表現更佳。

AI21 Labs 與其他 LLM 的比較

AI21 Labs 的 Jurassic 系列 LLM 與 OpenAI 的 GPT 系列、Google 的 Bard 和 PaLM 等模型相比，具有以下特點：

• 商業化導向： AI21 Labs 更注重將 LLM 商業化，提供給企業和開發者使用。
• 特定任務優化： AI21 Labs 為 Jurassic 模型提供了針對特定任務的 API，這使得模型能夠更好地滿足不同用戶的需求。
• 多語言支持： Jurassic 模型在多語言處理方面具有優勢。

以下為進階討論：

使用LLM（大型語言模型）有許多方式，這裡列出幾個常見的方法：

1. API 接口：
2. • 雲端服務：許多公司提供基於雲的API服務，讓開發者能夠方便地集成LLM到他們的應用中。例如，Microsoft Azure的OpenAI服務和Google Cloud的Natural Language API。
   • 自建API：如果你有自己的LLM，像是開源的模型，你可以搭建自己的API服務，讓其他應用程序可以通過API調用這個模型。
2. 嵌入式系統：
3. • 邊緣設備：一些LLM可以部署在本地設備上，如智能手機、邊緣計算設備等，實現離線處理。例如，在智能家居設備中實現自然語言處理功能。
3. 開源工具：
4. • 開源平台：如Hugging Face Transformers、TensorFlow和PyTorch提供了開源的LLM工具包，開發者可以下載和訓練自己的模型，並應用於各種場景中。
4. 集成至應用程序：
5. • 聊天機器人和虛擬助手：LLM可以用於構建聊天機器人和虛擬助手，如客服機器人、自動回答系統等，提升用戶體驗。
   • 文本生成與分析：應用在內容創作、文本摘要、情感分析等領域，幫助自動生成文章、總結文檔或分析用戶反饋。

這些方式讓LLM可以靈活應用於不同的領域和場景，從而提升效率和智能化水平。舉兩個實務上的案例參考：

本地部署範例，好處是採用自身的硬體運算資源，適合非常長大量性的使用需求，缺點就是初期硬體建置成本。更關鍵的是企業知識資料庫建置在本地，確保隱私保密。

1. 客服自動回答系統：企業可以在自己的伺服器上部署LLM，用於自動回答客戶的問題，提高客服效率。
2. 內容生成：媒體公司可以在本地部署LLM，用於生成新聞文章、博客內容或產品描述，節省編輯時間。
3. 數據分析：企業可以使用LLM進行自然語言處理，對大量文本數據進行分析，提取有價值的信息。

API 串連範例，企業輕資產的選擇，無需投注運算硬體成本，連接LLM服務供應商按使用量計費。

1. 個性化推薦系統：電商平台可以通過API 串連LLM，根據用戶的購買歷史和偏好，生成個性化的產品推薦1。
2. 智慧家居：智慧家居設備可以通過API 串連LLM，理解用戶的語音指令，進行自動化控制。
3. 醫療輔助：醫療機構可以通過API 串連LLM，幫助醫生快速查詢醫學文獻，提高診斷準確性。

結論

大語言模型的發展日新月異，各家公司都在不斷推出新的模型和功能。這些模型在自然語言處理、文本生成、機器翻譯等領域有著廣泛的應用。隨著技術的進步，我們可以期待大語言模型在未來能夠為我們帶來更多的驚喜。

注意事項：

• 上述以外，世界上還有許多其他公司和研究機構也在開發大語言模型，例如中國阿里巴巴的Qwen、北京大學的Chat-UniVi、清华大学的NowcastNet
• 各大語言模型的版本更新頻率較高，具體的版本號和功能可能有所變化。

如果您對特定的大語言模型或應用場景有興趣，歡迎下方留言提出問題。