極精簡 大型語言模型 簡介

隨著一年多前 ChatGPT 問世， 大家的智商都減低了不少在工作上或學業上大概也獲益良多。 你也許也聽過 ChatGPT 背後的 人工智慧 大型語言模型 技術， 但到底 大型語言模型 又是怎麼的一回事？

大型語言模型 （Large Language Model，LLM）是一種強大的計算機程式，能夠理解和生成自然語言。想像一下，你有一個超級聰明的對話機器人，它能回答你的問題、寫文章、甚至寫詩。這就是大型語言模型的魔力所在。

數學上，大型語言模型是建立在深度學習技術的基礎上。它使用一種稱為「遞歸神經網絡」（Recurrent Neural Network，RNN）的數學模型。這個模型可以處理和記憶序列數據，例如文字或語句。通過訓練大量的語言數據，大型語言模型能夠學習到語言的結構、詞彙的關係和語義等。

十分難理解，是嗎？ 舉個例子吧： 

我告訴電腦「我今天早餐吃了 xx」，並要求它填充「xx」， 電腦會逆向去讀這段文字， 最先見到的，也就是最關鍵的，是「吃了 」， 它便知道它要回答的應該是一種食物， 接著他看到的是「早餐」， 他便會把範圍大幅縮窄， 從而離不開「三文治」、「多士」、「公仔麵」、「麥皮」等等選項，如此一步一步的回遞它便可找出最高機率的「xx」並將之顯示給你。

現實中，大型語言模型有許多實際應用。例如，當你使用智能手機的語音助手時，它背後很可能就是一個 大型語言模型 。這個模型能夠理解你的聲音命令，並根據你的指示回答問題或執行任務。

另一個例子是自動翻譯系統。當你使用網路上的翻譯工具時，它也很可能是基於大型語言模型開發的。這些模型能夠理解不同語言之間的語義和結構差異，然後生成準確的翻譯結果。

此外，大型語言模型在文本生成和摘要、自動寫作、情感分析、問答系統等領域也有廣泛應用。它們能夠通過分析大量的數據，從中學習並生成符合人類語言表達的內容。

總而言之，大型語言模型是一種強大的計算機程式，能夠理解和生成自然語言。它的數學原理基於深度學習中的遞歸神經網絡。大型語言模型在語音助手、翻譯系統、文本生成等領域有廣泛應用，為人們提供了更智能、更方便的語言處理工具。