目錄
核心定義
典型代表
核心原理
用途
優勢與局限
未來發展方向
LLM（Large Language Model）大語言模型，指通過海量文本數據訓練 能夠理解和生成人類語言的深度學習模型。
核心定義
一種基于深度神經網絡（如Transformer架構）的模型，通過預訓練（Pre-Training）從海量文本中學習語言規律，并能夠生成連貫的文本或者完成特定任務（如問答 翻譯 寫作）
典型代表
- OpenAI的GPT系列（GPT-3.5 GPT-4 GPT-4o）
- google的PaLM
- Meta的LLMA
- DeepSeek的DeepSeekd-R1
核心原理
| 技術要點 | 說明 |
|---|---|
| Transformer架構 | 核心是自注意力機制（Self-Attention），可并行處理長文本并捕捉詞語間復雜關系 |
| 預訓練+微調 | 先在無標注數據上預訓練（學習語言規律），在針對特定任務微調（如客服 編程） |
| 上下文理解 | 通過輸入提示詞（Prompt）動態生成相應，支持多輪對話和復雜邏輯推理 |
用途
| 應用場景 | 示例 |
|---|---|
| 文本生成 | 寫文章、故事、營銷文案、代碼等 |
| 問答與對話 | 只能客服、知識庫查詢（如ChatGPT） |
| 翻譯與總結 | 對語言互譯，分析數據，編寫程序 |
| 邏輯推理 | 解數學題，分析數據，編寫程序 |
| 搜索增強 | 結合知識庫生成更準確的安安（如 New Bing） |
優勢與局限
| 優勢 | 局限 |
|---|---|
| 泛化能力強：無需針對每個任務單獨設計模型，通過Prompt即可適配多種場景。 | 幻覺：可能生成看似合理但是不符合事實的內容（需結合知識庫緩解） |
| 語言理解深：能捕捉隱含語言，幽默，比喻等復雜語言現象 | 偏見與安全風險：訓練數據中的偏見可能導致輸出不當內容，需要人工審核和干預 |
| 持續進化：通過人類反饋強化學習（RLHF）和微調，逐步提升安全和準確性 | 缺乏真正理解：本質是統計模式匹配，而非具備人類認知或意識 |
| 算力成本高：訓練和運行大模型消耗大量計算資源 |
未來發展方向
更小、更高效：優化模型（如 MoE 架構），降低算力
多模態融合：結合圖像、音頻等多維度信息，如 （GPT-4V）
領域專業化：針對醫療、法律等垂直領域訓練專用模型
 0. 前言)
——RichTextBox控件詳解)
