LLM應用大揭密 潛力無窮 隱藏風險待重視

記者／林育如

ChatGPT無所不能的QA回覆功能，掀起了大家對生成式AI應用議題的關注。其實，GPT全稱Generative pre-trained transformer（生成式預訓練模型），就是一種大型語言模型，這也是生成式人工智慧的重要框架。

所謂大型語言模型 (large language model，LLM) 是一種深度學習模型，由超過1,000億個參數的自然語言處理（natural language processing，NLP）系統，具有大量參數和大規模的預訓練過程，使用自監督學習或半監督學習，能夠理解和生成自然語言文本。它們在多種自然語言處理任務中表現出色，包括文本生成、機器翻譯、文本分類、問答等。

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運作仰賴大量數據和計算資源

在模型訓練過程中需要大量的文本數據輸入到模型之中，模型透過語言架構、語義、規則，建立、儲存並進一步生成合理的回應。這些大型語言模型的訓練過程需要大量的數據和計算資源，因此它們通常由大型科技公司或研究機構開發和維護。它們可以應用於各種領域。舉凡目前包括ChatGPT、Bloom、LLaMA都是大型語言模型的應用。

大型語言模型的各種應用

一、智能助手： 大型語言模型可以用於開發智能助手，如語音助手（例如Siri、Alexa）和文字聊天機器人，以回答問題、提供訊息和執行特定任務。

二、翻譯：大型語言模型可以用於改進機器翻譯系統的性能，使跨語言溝通更容易。

三、文本生成：它們可以用於生成文章、故事、詩歌等各種文本創作內容。

四、訊息檢索：它們能夠用於改進搜索引擎的結果，使用戶更容易找到他們正在尋找的信息。

應用顯著進展 潛藏風險待解決

大型語言模型已經在自然語言處理領域取得了顯著的進展，並在各種應用中發揮著重要作用。

雖然大型語言模型具有巨大的潛力，但同時也引發了揭露隱私、模型偏見、理解限制、安全風險等等問題，這些都需要在使用時謹慎思考和管理。

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