申論題

大型語言模型（Large Language Models, LLM）的工作原理：

1. 基礎結構：LLM 通常基於深度學習，尤其是變換器（Transformer）架構。變換器使用自注意力機制來處理長距離依賴，能夠在文本中捕捉詞與詞之間的複雜關係。

2. 訓練過程：

   • 預訓練：模型首先在大規模文本數據集上進行無監督預訓練，學習語言結構和語義。常見的預訓練任務包括語言模型（如 GPT 系列）和遮罩語言模型（如 BERT）。
   • 微調：在特定任務或領域上進行監督學習，使用標註數據集來微調模型，提升其在具體應用上的性能。

3. 推理階段：模型接收輸入文本，通過自注意力機制和已學習的權重進行處理，生成對應的輸出，如文本生成、翻譯、問答等。

4. 應用場景：LLM 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、對話系統、文本摘要和信息檢索等。

總結

大型語言模型通過深度學習中的變換器架構，在大規模文本數據上進行預訓練和微調，從而在多種語言任務中展示強大的性能和應用潛力。