什麼是大型語言模型？LLM 七大核心功能總整理

如今，大型語言模型以及其所支援的應用程式（例如 ChatGPT），已成為新聞與社群媒體上的熱門話題。但它到底有哪些功能？又有哪些應用是建構在 LLM 之上的？本文將介紹什麼是大型語言模型（LLM）、其七大核心功能與應用範例，並進一步探討 LLM 面臨的挑戰與對應的解決方案。

什麼是大型語言模型（LLM）？

大型語言模型是一種能夠深度理解語言，並基於這種理解執行特定任務的軟體工具。它最常見的應用包含：生成內容、資訊搜尋、問答互動，以及數據整理與歸類等功能。

大型語言模型主要處理的是人類語言（如中文、英文等），但也逐步擴展至程式語言，甚至延伸至基因序列（如 DNA）等非傳統語言領域。

為了讓 LLM 更有效運作，許多應用通常以問答的形式進行：使用者輸入一個或多個提示（prompt），LLM 根據提示內容產出對應回應。Prompt 可以是問題、說明、描述，或任何文字形式的輸入。

如何理解「大型語言模型」這個詞？

• Large（大型）：代表模型經由大量數據集訓練而成。例如 GPT-3 的訓練資料涵蓋超過 1,750 億個參數，以及約 45TB 的文本數據。
• Language（語言）：指模型的核心操作對象是自然語言。
• Model（模型）：代表這是一套能從數據中找出模式、預測資訊的演算法架構。

目前市面上已有許多基於 LLM 的應用問世，例如 ChatGPT 和 DALL·E。這些應用可能是開源的，也可能僅以 API 提供，或需要下載並在特定平台中使用。

接下來，讓我們深入認識 LLM 的七大核心功能。

大型語言模型的七大主要功能

生成（Generative）

生成是大型語言模型（LLM）最常見也最具代表性的功能之一，透過使用者輸入的一個或多個提示（prompt），模型即可產生對應的內容。其主要目的是提升知識型工作者的效率，或取代部分初階的人力工作，例如：對話式 AI、聊天機器人、行銷內容撰寫、程式碼輔助等任務。

相關應用：

• GPT-3 / ChatGPT、LaMDA、Character.ai、Megatron-Turing NLG：這些模型擅長文本生成，特別適用於與人類互動的對話、文案撰寫、翻譯等語言任務。
• DALL·E、Stable Diffusion、MidJourney：根據文字描述生成對應圖像的多模態生成模型。
• Anthropic.ai：專注於透過聊天機器人與其他 LLM 工具優化業務銷售流程。

摘要（Summarization）

隨著資料量持續爆炸式成長，尤其是電腦系統本身所產生的內容越來越多，如何進行有效的摘要變得日益重要。這讓人類能更快速理解大量的文章、Podcast、影片或財報電話會議內容。所幸，LLM（大型語言模型）正好具備這樣的能力。

摘要可分為兩種類型：

• 抽象式摘要：模型生成全新的文字，概括長文中涵蓋的重點資訊。
• 擷取式摘要：模型根據提示，提取出內容中相關的事實，並彙整成簡潔的回應或答案。

相關應用：

• Assembly AI：可將音訊與影片內容進行文字轉錄與摘要。
• Cohere Generate：LLM 驅動的應用，可理解文字並將長段落濃縮成幾個關鍵要點。

重寫（Rewrite）

使用大型語言模型（LLM）將文字從一種形式轉換為另一種形式，是非常常見的應用情境，這正是 Transformer 架構的核心優勢之一。這類應用可以用來修正拼字與文法錯誤，或針對內容進行語句優化與潤飾。翻譯也可視為「重寫」的一種形式，將文字在不同語言間進行轉換。

相關應用：

• Grammarly：自動檢測並修正文法與拼字錯誤的寫作輔助工具。
• Google 翻譯：支援 100 多種語言的即時翻譯工具。

搜尋（Search）

傳統的搜尋系統多半採用關鍵字比對、知識圖譜或頁面排序等方式，來呈現使用者所需的資訊內容。

然而，這些方法正逐漸被大型語言模型（LLM）所取代，例如「神經搜尋（Neural Search）」技術。透過對語言更深層的理解，LLM 能提供更貼近查詢意圖的搜尋結果。

隨著人們使用搜尋的方式日益多元——從關鍵詞、短句到具體提問，LLM 的語言理解能力在搜尋場景中顯得格外關鍵。不僅用於傳統搜尋，許多隱性的推薦與查詢功能，如客服機器人、功能引導，也開始導入 LLM 技術以提升準確度與體驗。

相關應用：

• Vectara：LLM 驅動的搜尋平台，能根據用戶查詢的語意與上下文提供匹配結果。
• Neeva：無廣告搜尋引擎，透過網路資料擷取與 LLM 技術，提供更純淨的搜尋結果。

問答（Question Answering）

問答功能可視為搜尋與摘要的結合體：模型需先理解使用者問題的意圖，再搜尋相關資料並進行摘要整合，最後給出一個明確的回應。

這種流程通常採用「Daisy-chaining」的設計，也就是將一個模型的輸出作為下一個模型的輸入。此種模組化設計有助於靈活應用在不同場景中，例如自動客服、知識管理、內容摘要或業務支援等，顯著提升使用效率與回應品質。

相關應用：

• Google 搜尋、Bing 搜尋：這些搜尋引擎會在結果上方呈現 AI 匯總的直接答案，簡化查詢過程。
• Contriever：由 Facebook AI Research 推出的 LLM，專為資訊檢索與問答任務所訓練。

聚類（Clustering）

聚類是一種根據文件內容特徵自動分組的功能。與傳統分類不同的是，它不需要預先定義明確的分類標準，而是由大型語言模型（LLM）根據語意與文本特性，自主將內容分群。

這項功能特別適合用於大量數據的前處理與分析，可幫助使用者更快速掌握資訊全貌，提升內容組織與洞察效率。

相關應用：

• Cohere Embed、Azure Embeddings Models、OpenAI Embeddings Models：這些模型可產生文字嵌入向量，可作為客製化聚類應用的基礎技術支援。

分類（Classification）

分類是指將大量數據依據既有的分類架構進行歸類。與「聚類」不同的是，分類需要事先定義好分類標準或標籤。此功能廣泛應用於意圖識別、情緒分析、危險行為偵測等場景。

透過大型語言模型的語意理解能力，分類可以更準確地處理複雜或語意模糊的文本內容，強化自動化判斷與風險管控能力。

相關應用：

• Azure Embeddings Models、OpenAI Embeddings Models：這些模型可產生文字向量嵌入，用於建立客製化的分類系統或分類模型訓練基礎。

大語言模型的主要挑戰

幻覺（Hallucination）

大型語言模型屬於生成式 AI，因此也容易出現「幻覺」問題——即模型會生成看似合理、實則錯誤的內容作為答案。

這種情況通常源自使用者輸入中包含誤導性資訊，導致模型在互動中「學會」錯誤的事實，進而在後續回答中產生不實內容。由於這類模型會持續從對話中自我調整與生成回應，若缺乏正確引導或防錯機制，幻覺現象就更容易發生。

LLM 建置成本

由於大型語言模型（LLM）所需的參數規模、訓練數據量與運算資源皆極為龐大，因此在訓練與部署過程中往往伴隨高昂的成本。尤其是在需要大規模部署、低延遲回應與高併發處理等情境下，其基礎建設與維運需求也會顯著提升，對企業來說是一項重大投資。

基於 LLM 的應用成本

市面上出現了許多透過一個或多個大型語言模型（LLM）串接打造的 POC（概念驗證）應用，但真正能做到低延遲、可擴展且具經濟效益的商用等級產品仍相當稀少。

此外，由於具備機器學習專業能力的人才仍屬稀缺，加上模型訓練與維護所需的數據量與運算資源成本極高，企業若自行開發 LLM 應用，不僅成本可觀，風險也相當高。

因此，多數企業選擇採購現成的 LLM 解決方案，或委託專業團隊量身打造專屬模型，以降低技術門檻、加速應用落地，並更有效控制成本與風險。

通用模型過於通用

目前市面上的開源大型語言模型（LLM）常面臨一項問題：過於通用。對於特定產業或應用場景中所需的專業內容，其理解力、資訊提取與摘要能力往往不足，無法精準回應實際需求。

此外，針對中文語境的優質開源模型仍相對稀少，這對於華語市場尤其是中國或台灣企業而言，更是一大挑戰。因此，針對特定場景進行 LLM 客製化調校與訓練，已成為打造 AI 應用的關鍵途徑。

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