目錄
自從2022年12月ChatGPT 橫空面世以來，您可能對它很熟悉。它以其非凡的功能而聞名，已證明能夠在各種任務中表現出色，例如透過考試、生成產品內容、解決問題，甚至用最少的輸入提示編寫程式，他們的能力現在已經達到了可以熟練地理解人類語言的細微差別的水平。AI 領域獲得了十足的關注和資本，其實AI的概念在早年也火過一波，本輪AI 熱潮相比於之前的 AI，最大的區別在於：生成式。本文主要介紹大語言模型（Large Language Model，簡稱LLM）。
LLM 大語言模型介紹
LLM （Large Language Model) 大型語言模型 是人工智慧 (AI) 的一個類別，代表旨在模仿人類智慧並執行各種任務的深度學習演算法。這些模型透過海量文字訓練的、能辨識人類語言、執行語言類任務、擁有大量參數的模型，在大量資料集上接受了廣泛的訓練，使它們能夠識別、翻譯、預測和生成文字和其他內容。
GPT、LLaMA、Mistral、BERT等都是 LLM，LLM 是對訓練文字資訊的壓縮，同時擁有了泛化能力，不同於資料庫和搜尋引擎，LLM 能創造性地產生歷史上沒有出現過的文字內容。
這些模型被稱為神經網路，從人類大腦的結構中汲取靈感。就像人腦一樣，它們經過訓練和微調來處理各種任務，包括回答問題、產生不同的內容和解決問題。
一個流行的例子是 ChatGPT，一個訓練有素且經過微調的大型語言模型。
這些解決問題的技能可應用於醫療保健、娛樂、金融科技、聊天機器人開發、人工智慧助理、生成式人工智慧工具和內容生成器等領域。
LLM 大型語言模型的功能
總體可歸納為：創作內容、處理與分析資料、自動化任務、智慧客服…等。
- 寫作：寫郵件、計畫書、宣傳文案、簡單的故事等，可以模仿各種風格、指定作家風格，尤其適合寫長篇套話，但目前要寫出完整且有趣的小說還比較難。
- 潤飾：提供大綱或已有文本，由 LLM 來擴充、改寫，適用於洗稿、避免被查重等場景。
- 總結：提供會議記錄、文章，由 LLM 自動總結重點和待辦
- 學術研究支援：LLM 可以透過提供資訊、提出假設和總結科學文獻來幫助研究人員。
- 翻譯：多語言翻譯、白話文和文言文翻譯，結合特定 prompt 進行多輪翻譯可以實現驚豔的結果。
- 數據分析：從報告中擷取數據、分析數據，做成視覺化圖表。
- 程式設計：Github Copilot，程式設計師都應該使用，LLM 可以根據自然語言提示編寫程式碼片段，這對程式設計師和開發人員很有幫助。
- 擷取結構化資訊：從使用者的自然語言中，提取出結構化的訊息，方便傳給程式做自動化處理。
- 知識擴展：LLM 有潛力透過處理和總結來自不同來源的大量信息，為人類知識的擴展做出貢獻。
- 智慧助理：利用 Agent 實現工作流程
- 智慧客服：基於 RAG 實現智慧客服
- 情緒分析：LLM 可以分析和理解一段文本中表達的情緒，無論是積極的、消極的還是中性的。
- 客製化和微調：LLM 可以針對特定任務或行業進行微調，允許根據特定要求進行客製化。這種適應性使它們成為醫療保健、金融、娛樂、法律、車隊管理等領域的多功能工具。
LLM 有什麼缺點
目前LLM 最大的缺點是幻覺嚴重，經常會產生無中生有的回复，如果你沒有對應的專業知識，很容易被帶偏。所以如果你要用於工作、教育等嚴肅場景，人工二次校驗是必要的。幻覺短期內是無法消除的，連 LLM 的泛化能力也跟幻覺有關，就像人類會做離奇的夢一樣。為了解決 LLM 回覆準確性的問題，RAG 技術被廣泛應用。
另外還有一些問題：訓練資訊更新不及時、邏輯能力差、推理速度慢等。
LLM 大型語言模型的架構組件
在這個複雜的架構中，多個神經網路層（包括循環層、前饋層、嵌入層和注意力層）無縫協作來處理輸入文字並產生細緻入微的輸出內容。
嵌入層 (Embedding layer) 作為基礎，捕捉輸入的語義和句法細微差別，從而使模型能夠理解上下文的複雜性。
隨後，前饋層 (Feedforward layers) 開始發揮作用，觸發模型提取更高層次的抽象並理解嵌入在輸入中的使用者意圖。
敘述繼續到循環層，它解釋輸入序列中的單詞，解碼它們之間複雜的關係。
這些架構的核心在於一個關鍵機制——注意力機制——它使模型能夠選擇性地專注於輸入的特定元素，確保有針對性、準確地產生結果。
LLM 大型語言模型的類別
目前 LLM 有三種不同類別的大型語言模型，每種模型都針對特定應用程式量身定制：
通用或原始語言模型
這些模型專門根據訓練資料中嵌入的語言來預測下一個單字。他們的專長在於執行資訊檢索任務，展示了他們在處理各種文字輸入方面的多功能性。
指令調整語言模型
這些模型經過精確設計，經過訓練可以預測與輸入中提供的指令一致的反應。這種獨特的功能使他們能夠在情感分析或文字和程式碼生成等任務中表現出色，從而滿足一系列用戶需求。
對話調整的語言模型
這些模型預測下一個回應，使其成為聊天機器人和對話式人工智慧等應用的理想選擇。透過磨練回應預測的技能，他們為互動式和響應式虛擬對話代理的開發做出了貢獻。
LLM 大型語言模型 提供多種潛在的應用
增強客戶服務
可以與客戶進行對話，為他們的詢問提供及時且內容豐富的答案，使企業能夠專注於核心問題。
個人化學習
可以根據每個學生的具體需求客製化內容，實現個人化教育。這種適應性方法增強了學習體驗並優化了個人進步。
藝術創新
可以透過創作音樂和詩歌等新穎的藝術形式來徹底改變藝術景觀。這為創造力和表達開闢了新的途徑。
LLM 產品和模型推薦
大型語言模型 (LLM) 的世界廣闊且不斷發展，每個 LLM 都提供獨特的優勢和能力。為您的特定需求選擇合適的 LLM 可能是一項艱鉅的任務。
儘管如此，透過了解影響 LLM 表現的因素並考慮您的特定要求，您可以做出明智的決定。
有些 LLM 比其他 LLM 更擅長某些任務。例如，GPT-3 擅長產生創意文字格式。同時，LaMDA 擅長以詳實的方式回答您的問題，即使這些問題是開放式的、具有挑戰性的或奇怪的。
數據：您有什麼類型的數據？一些 LLM 更擅長處理特定類型的數據，例如文字、程式碼或圖像。
性能：您需要多少性能？有些 LLM 比其他 LLM 的計算成本更高。
成本：您願意支付多少錢？有些 LLM 比其他的更貴。
以下是一些最著名的 LLM 大型語言模型
GPT-3.5
GPT-3.5 由 OpenAI 開發，是一種最先進的大型語言模型，它將這些工具的受歡迎程度提升到了新的高度。它是一個免費且功能強大的 LLM，能夠產生真實且連貫的文字。
GPT-3.5 支持的模型可以理解並產生類似人類的文字語言。它的與眾不同之處在於它能夠產生最準確、最具創意和不同類型的內容。
它可用於內容創建、優化、重寫和 SEO 優化。它非常適合內容行銷代理商和公司，幫助輕鬆撰寫廣告文案、社交媒體貼文和電子郵件活動。
GPT 4
GPT-4 是 OpenAI 推出的更先進、更強大的高階模型，超越了 GPT-3.5。它是一個經過精心調整的版本，可以與各種第三方工具無縫集成，使其成為適合廣泛應用的驚人模型。
從網站創建、設計促銷、產生互動內容、有針對性的廣告以及眾多其他任務，GPT-4 成為一款多功能且強大的工具。
Bard
Bard 正在開發中，雖然已發布供公眾使用，但它是由 Google AI 提供支援的 Google 產品，是 OpenAI 模型的競爭對手。它可用於內容創建、讀取和解碼圖像、提供參考以及以更結構化的方式回答查詢。
它可以以可視化和格式化的方式詳細說明細微差別，執行 OpenAI 模型幾乎可以執行的所有操作。
LlaMA
Meta 的 LlaMA 是一種開源大型語言模型，可用於查詢解析和理解等各種任務。它與 Google 和 OpenAI 的模型相對應。
它可以與「製作影片」工具集成，幫助您準備內容行銷並增強您的社交網路形象。 LlaMA 接受了最大 650 億個參數的訓練，並且使用更少的運算能力進行操作。
Falcon
這是另一個在海量資料集上開發的開源模型，用於創意、高品質的內容，包括行銷文案、廣告、社群媒體貼文、電子郵件等。它是一個基於 Transformer 的因果解碼器模型，經過 70 億個參數的訓練。
PaLM
PaLM由Google開發，能夠產生各種內容，包括文字和程式碼。這是Google的另一款產品，被認為是最強大的產品之一。
PaLM 的設計考慮到了隱私和資料安全，能夠加密和保護，透過大型語言模型解決隱私問題。它包含語言翻譯、摘要、釋義和創意等能力。
您應該使用哪種 LLM 模式？
隨著您的申請的成長，LLM 模型應該根據您的需求進行擴展。有些型號比其他型號更具可擴展性，因此 LLM 的最佳選擇將取決於您的特定要求。
GPT-3.5 OpenAI 開發的大型語言模型（LLM）：
它的參數數量為 1750 億個，並在包含 5700 億個 token 的資料集上進行訓練。 GPT-3.5 能夠處理中等到高流量，並且可以透過增加更多運算資源進行擴展。對於需要平衡效能和成本的應用程式來說，這是一個不錯的選擇。
GPT-4 OpenAI 開發的最新一代 GPT 模型：它的參數數量為 2.8 兆個，並在包含 6,350 億個 token 的資料集上進行訓練。 GPT-4 能夠處理高流量，且擴展性甚至比 GPT-3.5 更好。對於需要最高性能水平的苛刻應用來說，它是一個不錯的選擇。
Bard Google AI 開發的大型語言模型（LLM）：它基於 LaMDA，Google AI 的另一種大型語言模型。 Bard 的參數數量為 1,370 億個，並在包含 5,400 億個 token 的資料集上進行訓練。 Bard 能夠處理高流量，並可進一步增加其容量。對於需要平衡效能、靈活性和成本的應用程式來說，它是一個不錯的選擇。
LaMDA 由 Google AI 開發的大型語言模型（LLM）：它的參數數量為 1.56 兆個，並在 1.56 兆個 token 的資料集上進行訓練。 LaMDA 具有可擴充性，能夠管理中等到高流量。對於需要平衡精度和效率的應用來說，這是一個不錯的選擇。
PaLM 由Google AI開發的大型語言模型（LLM）：它的參數數量為 5,400 億個，並在包含 1.3 兆個 token 的資料集上進行訓練。 PaLM 針對高流量進行了最佳化，並且可以添加額外的模型實例以進行負載處理。對於需要最高等級效能和可擴展性的應用程式來說，這是一個不錯的選擇。
結論
GPT 是一項付費服務，而 Bard、LlaMA 和 Falcon 是免費的。 PaLM 可免費供公眾預覽。最佳語言模型的選擇取決於您的目標和業務需求，同時成本考量也很重要。
儘管一些工具仍在開發中，但 GPT-3.5 和 GPT-4 等成熟模型是可靠的選擇。
毫無疑問，GPT-3.5 非常適合小型網站，可以處理回答問題、翻譯和總結等各種任務。
中型網站可能更喜歡 GPT-4 或 Bard，因為與 GPT-3.5 相比，它們具有增強的功能和最新的功能。
LlaMA 和 Falcon 是開源模型，適合大型網站，促進客製化和自動化，最終增強訪客體驗。
