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LLM的工作原理和用途

LLM的工作原理主要是通過大量文本數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，學(xué)習(xí)單詞和句子間的關(guān)係。訓(xùn)練完成後，模型可以分析現(xiàn)有文字的情感與意義，或生成新的文本。這種模型能夠運(yùn)用在情感分析、文本生成等多種應(yīng)用中，並且可以根據(jù)特定需求進(jìn)行微調(diào)。

代碼示例

from transformers import pipeline

generator = pipeline('text-generation', model='gpt-3')
text = generator("LLM是什麼？", max_length=50, num_return_sequences=1)
print(text)

LLM運(yùn)作示意圖

圖／Shutterstock

LLM的訓(xùn)練過程

LLM的訓(xùn)練通常在大型、未經(jīng)過標(biāo)記的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行，過程稱為預(yù)先訓(xùn)練（Pre-Training），隨後根據(jù)需求進(jìn)行微調(diào)（Fine-Tuning）。訓(xùn)練過程包括將文字?jǐn)?shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)位表示、隨機(jī)分配參數(shù)、優(yōu)化模型等步驟，直到模型輸出達(dá)到可接受的精度。

LLM的發(fā)展歷程

LLM的發(fā)展可以追溯到2010年的機(jī)器學(xué)習(xí)時(shí)代。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的進(jìn)步，電腦能夠從海量資料中發(fā)展出可應(yīng)用的模型。2019年，Google的BERT和OpenAI的GPT模型證實(shí)了其強(qiáng)大的能力，而2023年的ChatGPT更是掀起了全球熱潮。

AlphaGo示例

圖／gogameguru.com

LLM的優(yōu)點(diǎn)與挑戰(zhàn)

優(yōu)點(diǎn)

增加可用性和個(gè)人化服務(wù)： LLM能夠全天候提供服務(wù)，滿足客戶需求，並推動(dòng)個(gè)人化服務(wù)的發(fā)展。
節(jié)省時(shí)間： 行銷、銷售和客戶服務(wù)等流程可透過LLM自動(dòng)化，提升效率。
提高任務(wù)準(zhǔn)確性： LLM能處理大量數(shù)據(jù)，提升預(yù)測(cè)和分類的準(zhǔn)確性。

挑戰(zhàn)

然而，LLM的構(gòu)建和維護(hù)需要大量時(shí)間和資金，並且需要深刻理解深度學(xué)習(xí)和轉(zhuǎn)換器模型。模型的知識(shí)範(fàn)圍有限，可能產(chǎn)生偏見或錯(cuò)誤資訊。

LLM的應(yīng)用

LLM適用於多種領(lǐng)域，如搜索引擎、自然語言處理、醫(yī)療保健、機(jī)器人和代碼生成等。Meta的LLaMA和聯(lián)發(fā)科的繁體中文大型語言模型都是LLM的應(yīng)用之一。在日常生活中，LLM也廣泛運(yùn)用於AI客服、產(chǎn)品分類和軟體開發(fā)等領(lǐng)域。