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LLM 是什麼？從基礎到實戰，帶你全面了解什麼是大語言模型

  • 作家相片: 奇軒 李
    奇軒 李
  • 14分钟前
  • 讀畢需時 8 分鐘
LLM 介紹文章封面

在生成式 AI 蓬勃發展的今天，「LLM」（大型語言模型）已成為推動語言理解與生成的關鍵引擎。從 ChatGPT 到 Google Gemini，再到 Claude 和 LLaMA，各式 LLM 模型不僅席捲科技圈，更逐步走入教育、行銷、金融、醫療等產業應用中。然而，許多人對 LLM 仍存在不少誤解，像是將其視為等同於生成式 AI，或不知道該如何訓練與應用。

本篇文章將從 LLM 的定義與運作原理談起，深入解析其訓練流程（預訓練、微調、增強式學習）、實用方法，並帶你了解目前市場主流模型有哪些，幫助你完整掌握這項 AI 核心技術。


文章導覽：


一、 LLM 是什麼？ 

（一）LLM 基本介紹 

LLM, Large Language Model，中文叫做大型語言模型。他是一種基於Transformer架構，使用自監督學習訓練在大量文字資料上的 AI 模型。它能夠分析用戶提問、生成自然語言，是生成式 AI（Generative AI）領域的核心技術之一。 

 

（二）LLM 與 傳統AI 的差別 

LLM 與 傳統AI 模型最大的差別是在：處理方式與應用彈性。 

  • 傳統 AI 模型 ： 

    多依賴規則設計與標記資料，針對單一任務訓練模型，適用於像是影像辨識、風險預測等結構性問題。 

  • 大語言模型 : 

    LLM 是基於 Transformer 架構，能從海量語言資料中學習語意與邏輯，具備自然語言理解與生成能力，可一模型多用途，廣泛應用於聊天、寫作、翻譯、程式碼等生成任務。 


二、LLM 的建構原理 

（一）LLM 的建立核心是什麼 ？ 

大型語言模型（LLM）的核心原理，是透過 Transformer 架構，對大量文字資料進行訓練，學會預測「下一個字詞」會是什麼，這種訓練方式稱為「自監督學習」（Self-supervised Learning）。這不需要人工幫資料貼上標籤，而是讓模型從海量文本中，自行觀察語言的規律與用法，逐步學會理解與產生語言。


（二）LLM 建構過程 

理解完 LLM 是什麼後，接下來我們開始深入談 LLM 是如何建構的。在LLM 的建構過程中，實際可分為三大階段： 預訓練（Pretraining）→ 微調（Fine-tuning）→  增強式學習 ( Reinforcement learning )

LLM建構過程

流程一： 預訓練 

此流程主要目的是為了訓練模型的語言學習基礎。 它是透過「自監督學習（Self-supervised Learning）」在龐大的文本資料上訓練。 

  1. 核心目標：LLM 會依據前一個字去預測下一個字 

    像是模型會看到一句話，例如：「LLM 是由...」，然後試圖預測下一個字是「開發」、「訓練」或其他。這就是所謂的 語言建模任務（Language Modeling Task） 

  2. 使用架構：Transformer 架構 

    Transformer 是目前 LLM 使用的基礎架構。它是Google 在2017的論文 < Attention Is All You Need > 中所提出的。

 < 延伸學習 > Transformer 架構是什麼？ 

Transformer 是一種常見的深度學習模型架構，特別擅長處理文字、語音等資料。跟過去必須按順序處理資料的模型不同，Transformer 可以一次看整個句子，並快速理解每個字詞的意思與上下文。它的核心在於「自注意力機制」：這是一種方法，讓模型能判斷一句話中哪些字詞彼此有關，進而更準確地抓住語意。這種架構讓 Transformer 不僅在翻譯、問答、摘要等任務上表現出色，也成為像 ChatGPT 等語言模型的基礎。


流程二： 微調 

當模型已經具備預測「下一個字詞」的能力後，接下來就要教它如何完成特定任務。這個階段稱為「微調」，目的是讓模型不只會講話，而是能根據需求完成實際工作，例如翻譯、客服問答、文章摘要或醫療紀錄整理等。

微調通常採用 監督式學習（Supervised Learning），也就是給模型一個指令（Prompt）和一個我們想要的標準答案，讓它學會在收到類似任務時該如何正確回應。

舉例來說：

  1. 指令：「請幫我總結這篇文章」

  2. 標準答案： 一段由人類撰寫的摘要

  3. 模型學習： 這種情況下該給出類似的回覆

這個階段重點在於教模型正確執行任務的方式，就像是教它「怎麼做」事情。


流程三：增強式學習 

完成微調之後，模型雖然已經會根據指令回答，但還不一定知道哪種回答比較好、比較符合人類期待。這時候，就需要「強化學習人類回饋（RLHF）」來幫助模型進一步調整表現。

RLHF 的核心目標是：讓模型懂得什麼樣的回應更自然、更有邏輯、更讓人滿意。

它的訓練流程通常包含：

  1. 人類標註者評分：針對模型產出的多個回答進行排序，標示哪個比較好

  2. 訓練「獎勵模型」：根據人類偏好來訓練出能評分回答品質的模型

  3. 強化學習優化：透過演算法讓原始模型學習如何產出更符合偏好的回答


透過三個流程後，就可以將LLM 訓練成能適應不同場景下的專家。可以根據已學會的資料協助用戶處理任務。 

階段 

學習目標 

方法 

例子 

預訓練 

建立語言能力 

自監督學習 

預測句子中被遮蔽的字 

微調 

學會特定任務與結構 

監督學習 

翻譯、摘要、問答 

增強式學習 

優化回應品質、對齊人類偏好 

RLHF + 獎勵模型訓練 

選出更有幫助或更有禮貌的回答 


三、LLM 的優勢與挑戰 

大型語言模型（LLM）是生成式 AI 的核心技術之一，具備強大的語言理解與生成能力，但也伴隨著現實限制與潛在風險。 

（一）LLM 的優點 

1. 多功能語言處理能力 

LLM 具備處理多項任務的能力，例如問答、翻譯、摘要、內容生成、語意分類等，這樣就不需要為每個任務單獨訓練一個新模型。 

2. 少樣本學習（Few-shot Learning） 

我們只需要提供少量 prompt 或幾個範例，LLM 就能理解需求並產出可用結果 

3. 自然語言互動流暢 

經過強化學習與微調後，LLM 能生成語句流暢、邏輯合理且語氣自然的文字，這黑適合用在客服、寫作助手、教育等情境下。 

4. 可快速部署至各種應用 

LLM 可輕鬆整合外部工具與系統，例如資料庫、搜尋引擎、Google Workspace 等，進一步擴展其應用範疇與智慧化程度。這使得 LLM 成為 RAG（檢索增強生成）與 AI Agent 等進階應用架構的核心基礎，能支援企業在文件分析、自動化協作與智慧助理等場景中快速落地。 

 

（二）LLM 缺點 

1. 容易產生「幻覺」 

模型有時會生成聽起來合理但實際不正確的內容，例如虛構資訊、錯誤引用或過度自信的回答，這是因為訓練資料不足、過時等問題所產生的。 

2. 缺乏即時更新能力 

LLM 的知識來自訓練資料，訓練完畢後無法即時掌握最新事件或數據，除非搭配外部檢索（如 RAG）。 

3. 模型訓練成本高 

需要大量 GPU、TPU 等高效能運算資源，訓練與部署成本極高，能源消耗也造成環境壓力。 

4. 潛在倫理與偏見問題 

訓練資料多來自公開網路，這就有可能包含種族、性別、文化偏見等偏激想法，而模型在生成文字時因無法分別就有可能複製這些偏誤。 

5. 可解釋性不足 

因為模型訓練資料無法被得知，因此難以追蹤每個回答為何如此生成，不利於應用於醫療、法律等高度審慎領域。 


四、 LLM 可以運用於哪些情境下？

大型語言模型（LLM, Large Language Model）具備強大的語言理解與生成能力，應用範圍非常廣泛，以下是幾個主要應用領域：

（一）對話系統與客服機器人

如 ChatGPT、Google Bard 等，能進行自然語言對話，應用於智慧客服、虛擬助理、FAQ 自動回覆等場景。

（二）自動內容生成

用於撰寫新聞、行銷文案、部落格文章、電子郵件、社群貼文等，也可產出小說、劇本、詩詞等創意內容。

（三）程式碼輔助與自動化開發

如 GitHub Copilot、CodeWhisperer 等工具，能根據描述自動產生程式碼、補全語法或進行除錯。

（四）文件摘要與資訊提取

協助快速讀取長文檔、會議記錄或報告，產出重點摘要，也能從大量資料中擷取關鍵資訊。

（五）搜尋與知識問答

結合向量搜尋與語意理解（例如 RAG 架構），可構建更智慧的企業內部搜尋、醫療問答、法務知識庫等。


五、 2025 流行的 LLM 模型有哪些？ 

（一) 2025 年，流行的LLM 模型有哪些？ 

在2025年，目前廣為在世界被使用的LLM 模型有5個，分別是ChatGPT、Claude、Gemini、Llama、Deepseek。 

模型名稱 

開發公司 

架構特色 

Claude  

Anthropic 

對齊人類價值、低幻覺率、長上下文 

Gemini  

Google DeepMind 

多模態（支援文字、圖像、音訊） 

ChatGPT 

OpenAI 

GPT-4、支援 Plugin、程式生成 

DeepSeek 

DeepSeek 

聚焦中文與多模態能力、開源社群活躍 

LLaMA  

Meta AI 

開源、適合本地部署、效能優化 


（二）2025年，流行的LLM排行榜

根據 OpenRouter 所提供的資料，目前最流行的LLM模型已不再是ChatGPT了，現在是Claude獨佔龍頭，接下來才是 Gemini、 Deepseek 、ChatGPT、Llama。 


LLM 排名

六、 LLM 的未來趨勢 

大型語言模型（LLM）正快速推進 AI 應用的邊界。從單一文字生成，擴展到多模態、工具整合與自主智能體，未來幾年將呈現以下幾大趨勢： 

1. 多模態模型成為主流 

未來的 LLM 將不再侷限於處理文字，而是整合圖像、影片、聲音與結構化資料，成為真正的「通用 AI 介面」。像 Google Gemini、OpenAI GPT-4V 就已支援圖片輸入，Meta 的 LLaMA3 也逐步往多模態發展。 


2. AI Agent 與工具整合驅動新一波應用爆發 

LLM 將與資料庫、API、搜尋引擎等外部工具深度整合，成為具備自主規劃與執行能力的 AI Agent（智能體）。RAG（檢索增強生成）也將成為企業部署 LLM 的主流架構。 


3. 模型小型化與本地部署需求上升 

儘管 GPT-4、Claude 3 等超大模型功能強大，但企業越來越重視隱私、成本與可控性，因此 小型 LLM（如 LLaMA、Mistral、Gemma）與 Edge LLM（邊緣部署） 需求將大幅上升。 


七、總結 

大型語言模型（LLM）已成為生成式 AI 的核心引擎，不僅具備強大的語言理解與生成能力，更能應對各式自然語言任務，從對話生成、翻譯摘要，到程式撰寫與文件分析皆可勝任。透過預訓練、微調與增強式學習三大階段，LLM 能從零開始逐步學習語言邏輯，最終演化為強大且靈活的智慧助理。

💡 Q & A :

  1. AI 模型生成的「幻覺」(hallucination) 指的是什麼？

AI 模型生成的「幻覺」（hallucination）是指模型在輸出中產生表面看似合理、實則錯誤或虛構的內容，常見於大型語言模型（LLM），因為這些模型是透過大量文字資料訓練來預測語句，而非查證真實資訊來源。常見的幻覺類型包括虛構人物與事件、錯誤引用、甚至技術性錯誤。而為降低這類問題，可透過建構 RAG（Retrieval-Augmented Generation）架構，讓模型在生成內容時結合實際資料查詢結果，強化輸出的正確性與可信度。


  1. 如果想要有自己的 LLM，那如何訓練 LLM 成為自己的 ？

訓練自己的大型語言模型（LLM）可透過多種方式強化模型效能與應用精準度，常見方法包括：利用 Prompt Engineering 設計更有效的提示詞，提升現有模型的回答品質；透過 Fine-tuning 以特定領域資料微調模型，使其更貼近專業需求；或導入 RAG（Retrieval-Augmented Generation） 架構，結合外部知識庫動態檢索資訊，降低幻覺發生率並強化內容正確性。這些方法可依資源與目標彈性選擇，逐步打造專屬的 LLM 解決方案。


  1. 生成式AI是大語言模型吗？

許多人會將大模型視為生成式 AI，但事實上生成式 AI 和大模型並不是同一回事。生成式 AI 是一個更廣泛的概念，凡是能夠實現內容生成的 AI 技術都屬於生成式 AI。而大模型生成內容只是其中的一種實現方式。


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