什么是LLM大語言模型

LLM的全稱是，Large Language Model，簡稱LLM，翻譯為大語言模型，其核心是模擬人類語言的復雜規律，實現語義理解、推理分析、文本生成等任務，主要目的是實現能讀懂和說出人類語言的模型。

為什么叫大語言模型，我們首先從字面上來看，一是大，大有兩個含義，一是參數規模大，二是用于訓練模型的數據量大。

先說參數規模大，大模型包含大量參數，數量以億為單位起步，主流模型參數量為百億、千億級別，不久的將來可以看到萬億級別的參數量，而且參數量只會隨著技術的發展越來越大，因為人類需要越來越強的模型。很多人可能無法理解什么是參數，可以把大模型想象成一個公司，公司里面的員工就是一個個的參數，正常情況下員工越多，公司的業務能力就越大，大模型的參數量就是如此。

然后是用于訓練大模型的數據量大，大語言模型的訓練數據是文本數據，以chatgpt舉例，它的訓練數據量為45T，很多人可能對這個單位沒有概念，以中國國家圖書館舉例，它里面有5000萬冊圖書，而45T的數據量相當于900個國家圖書館的文字量，也就是450億冊圖書的文字量，可見訓練的數據量之大。

第二是，大語言模型的語言兩個字，這里可能會有歧義，因為有人會把語言理解成語音，其實不是的，這里的語言僅僅指代文字，而語音不僅包含文字，還包含語氣語調等信息，所以大語言模型更準確的說是大文本模型。

第三是，大語言模型的模型兩個字，模型的意思是，它是為了解決某一類問題的一整套成體系的方案，好比一個建筑模型，它是解決我們要在特定空間內提供足夠可使用空間的方案，大語言模型可以描述成，為了解決人和電腦進行自然交流的解決方案。

大語言模型是基于海量文本數據訓練的深度學習模型，能夠理解和生成自然語言文本，擁有百億、千億甚至萬億級別的參數量，目的是模擬人類大腦的神經元數量及其運作模式。是具備強大語言理解與生成能力的人工智能模型，其核心在于通過海量數據和超大規模參數學習人類語言的規律。

大語言模型被也稱為通用人工智能的雛形，是因為它并非只為某一類任務專門訓練，而是具備了高度抽象與泛化的語言能力。比如它可以根據學習到的寫詩能力，來寫歌，雖然它重來沒有專門訓練過寫歌，這就是大語言模型的通用性。

大語言模型的產品有很多，比如：
??國內：深度求索公司的deepseek系列、阿里巴巴公司的通義千問Qwen 系列、字節跳動公司的豆包
國外：OpenAI公司的GPT系列、Google公司的Gemini系列、Meta公司的Llama系列

大語言模型不是一個聊天機器人，而是未來智能系統的語言中樞，語言就是命令，提示詞就是具體的功能調用方式。它能聽懂人話、執行任務、調接口、生成內容、調用工具，是 AI 邁向通用智能的核心跳板，所以deepseek在國內發布的時候才會引起巨大的震動，因為我們終于可以在AI人工智能的賽道上有了零的突破。未來十年，一切軟件都值得被重寫，一切產品都值得被AI再定義。

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