什麼是大型語言模型 LLM，6個主流的大型語言模型簡介

什麼是大型語言模型？

大型語言模型（Large Language Model，LLM）是一種人工智慧（AI）程式，可以辨識和產生文字以及完成其他任務。LLM 接受大量資料的訓練——因此得名「大型」。LLM 建立在機器學習的基礎上：具體來說，是一種稱為 Transformer 模型的神經網路。

Transformer 模型由 Google Research 於 2017 年提出，並在機器翻譯、文字摘要、問答等自然語言處理任務上取得了 state-of-the-art 的結果。Transformer 模型由兩個主要部分組成：編碼器和解碼器。編碼器負責將輸入文字轉換為向量表示，解碼器則負責將向量表示轉換為輸出文字。

Transformer 模型是一種神經網路，藉由追蹤序列資料中的關係，學習上下文之間的脈絡及意義，就如同句子中的每一個字。

Transformer 模型是使用一套不斷發展，稱為注意力（attention）或自我注意力（self-attention）的數學技術，它可偵測一個系列中以微妙方式相互影響和相互依賴的資料元素，甚至是模糊的資料元素。

大型語言模型通常使用自監督學習或半監督學習進行訓練。自監督學習是一種無需人工標註的學習方法。在自監督學習中，LLM 會從大量的未標記文字中學習語句的結構和語義。半監督學習則是一種需要少量人工標註的學習方法。在半監督學習中，LLM 會從大量的未標記文字和少量標記文字中學習。

LLM 具有以下優點：

可以理解和產生人類語言
可以完成多種自然語言處理任務
可以生成創意內容，例如詩歌、小說、腳本等

LLM 也有以下缺點：

需要大量計算資源進行訓練和推理
容易生成有毒內容
難以控制生成結果

儘管存在這些缺點，LLM 仍然是一種具有巨大潛力的技術。隨著技術的不斷發展，LLM 將在我們的日常生活和工作中扮演越來越重要的角色。

以下是一些 LLM 的應用示例：

機器翻譯：LLM 可以將文字從一種語言翻譯成另一種語言。
文字摘要：LLM 可以生成文字的摘要。
問答：LLM 可以回答有關文字的問題。
創意寫作：LLM 可以生成詩歌、小說、腳本等創意內容。
客服：LLM 可以用於構建聊天機器人，為客戶提供服務。

隨著 LLM 技術的不斷發展，我們可以期待看到更多創新的應用。

目前已經被應用的大型語言模型就有幾十種之多，而如果加入一些有爭議的恐怕有上百種。在這裡僅介紹國人可能比較熟悉的其中6種。

文章目錄

1. 什麼是大型語言模型？
2. 1.GPT-4：引領語言模型新時代
- GPT 系列的繼承者
- GPT-4 的多模態功能
3. 2.Gemini：Google的全新多模態語言模型
- PaLM 2與Gemini的差別
- 特色
4. 3.LLaMA：Meta AI 推出、鼓勵創新應用
5. 4.Claude：Anthropic 推出、強調安全的強大語言模型
- 特色
6. 5.TAIDE：台灣自主研發的繁體中文大語言模型
- 特色
- 目前的問題
7. 6.ERNIE：百度打造的文心大語言模型
- 特色

1.GPT-4：引領語言模型新時代

GPT-4 是 OpenAI 開發的下一代大型語言模型，它在 GPT-3 的基礎上有了顯著的提升。GPT-4 不僅僅是一個語言模型，它更像是一個多功能工具，能夠處理各種複雜的任務，從文本生成到翻譯，再到編碼。

網址：https://chatgpt.com/

GPT 系列的繼承者

GPT-4 是 GPT 系列的最新成員，它繼承了 GPT-3 的強大能力，同時在許多方面進行了改進。GPT-4 經過了海量文本數據的訓練，包括書籍、文章、代碼等，這使得它能夠更好地理解和生成人類語言。先前OpenAI公布GPT-3.5模型的參數量為2000億，GPT-3的參數量為1750億，不過GPT-4開始不再公布參數量，不過業界估計有1.7兆以上的參數量。

而OpenAI另外還有發表一個GPT-4o，是GPT-4的優化版本，專門針對特定的應用場景進行了調整和優化。這些優化包括更快的響應速度、更低的計算資源需求，並在某些應用中提升了性能。

GPT-4 的多模態功能

GPT-4 不僅僅是一個強大的文字生成模型，它還具備了多模態的能力，能夠處理和生成多種形式的數據，其中最引人注目的是文字和視覺的結合。這項突破性的進展讓 GPT-4 能夠更深入地理解世界，並以更豐富的方式與人類互動。

多模態能力讓 GPT-4 的應用場景更加廣闊。它可以被用於圖像描述、視覺問答、創意設計、教育等領域。

GPT-4 是目前最先進的大型語言模型之一，它在自然語言處理領域取得了突破性的進展。然而，我們也需要認識到 GPT-4 的局限性，並在使用的過程中保持謹慎。

2.Gemini：Google的全新多模態語言模型

Gemini 是 Google DeepMind 所開發的一款多模態大型語言模型 (MLLM)，旨在超越現有的語言模型，能夠更深入地理解和生成各種形式的資訊，包括文字、圖像、音訊等。Gemini 的推出，標誌著 Google 在 AI 領域的又一重大突破。

網址：https://gemini.google.com/app

Gemini家族包括 Gemini 1.5 Flash、Gemini 1.5 Pro、Gemini 1.0 Pro、Gemini 1.0 Ultra 等等。這些 AI 模型具有先進的能力，可以處理各種任務。例如，Gemini Ultra 擁有 5400 億個參數，擅長處理複雜的任務，如編碼、數學推理和多模態理解。相比之下，Gemini 1.5 Pro 提供了 200 萬字元的上下文窗口來處理大量文件和數據。這些模型可以通過 Google AI Studio 和 Vertex AI 使用。

PaLM 2與Gemini的差別

Google旗下有很多大模型，另一個值得注意的是PaLM 2模型。兩者的差別在Gemini 模型專為多模態應用而設計。Gemini 模型接受包含文字和圖片等提示，PaLM 2 模型專為語言應用而設計，可在文字摘要和文字生成等應用場景中有良好表現。

Gemini 是 Google DeepMind 團隊的共同努力，結合了 Google 在 AI 領域的深厚積累和 DeepMind 在基礎研究方面的優勢。Gemini 的一大特色是它採用了多模態學習的方式，能夠同時處理文字、圖像、音訊等多種形式的數據。這使得 Gemini 能夠更全面地理解世界，並生成更豐富、更有創造性的內容。

特色

相較於其他語言模型，Gemini 的主要優勢在於其多模態能力和強大的推理能力。由於Google旗下的服務眾多，從影片、圖像到文字訓練的資料資源豐富，這使得 Gemini 能夠處理更複雜、更真實世界的任務。然而，Gemini 也需要更多的計算資源和數據來進行訓練。

Gemini 的出現，標誌著 AI 領域又邁出了重要的一步。作為一個多模態大型語言模型，Gemini 在許多方面都超越了之前的模型，為我們展示了 AI 的巨大潛力。然而，我們也需要認識到 Gemini 的局限性，並在使用的過程中保持謹慎。

3.LLaMA：Meta AI 推出、鼓勵創新應用

LLaMA（Large Language Model Meta AI）是 Meta AI（原 Facebook AI Research）開發的一系列大型語言模型，旨在促進自然語言處理領域的研究。LLaMA 模型以其強大的語言生成能力和對話能力而聞名，為 AI 研究界帶來了新的可能性。

網址：https://llama.meta.com/llama-downloads/

Meta 於 2024 年 7 月發佈Llama 3.1 405B ，是有史以來最大的開源人工智慧模型。它擁有 4050 億個參數，並使用來自 Nvidia 的 16,000 多個超昂貴的 H100 GPU 進行訓練。在許多基準測試中，它的表現超過了 GPT-4o、Anthropic 的 Claude 3.5 Sonnet 和其他模型。它可以用於合成數據生成、研究和實驗等。它還具有多模態能力，能夠處理文本和圖像以生成全面的回應和預測。

開放研究創新應用

LLaMA 由 Meta AI 的研究團隊開發，目的是為了促進自然語言處理領域的研究，並讓更多的研究人員能夠訪問和使用大型語言模型。

為了鼓勵開源，Meta AI 將 LLaMA 模型的論文和部分模型權重公開，鼓勵研究人員基於 LLaMA 開發出更多創新的應用。

此外， LLaMA 模型還提供多種尺寸，從 7B 到 65B，研究人員可以根據不同的任務和計算資源選擇適合的模型。

特色

促進研究： LLaMA 模型的開放性促使了自然語言處理領域的研究進展，激發了更多創新的應用。

性能優異： LLaMA 模型在多個基準測試中表現出色，證明了其強大的語言能力。
成本效益高： 相較於其他大型語言模型，LLaMA 模型的訓練成本更低。

結論

LLaMA 模型與其他大型語言模型，如 GPT-3、BERT 等，在許多方面都具有競爭力。LLaMA 模型的優勢在於其開放性、多種尺寸選擇和高效的推理速度。

LLaMA 模型是自然語言處理領域的一個重要里程碑，它的出現為研究人員和開發者提供了強大的工具。隨著技術的進步，我們可以期待 LLaMA 模型在未來能夠帶來更多的創新和應用。

4.Claude：Anthropic 推出、強調安全的強大語言模型

Claude 是由 Anthropic 公司開發的一系列大型語言模型，旨在提供安全、可靠且有益的人工智能。相較於其他大型語言模型，Claude 在安全性、對話能力和可控性方面表現出色。

Anthropic 是一家由 OpenAI 前研究人員創立的公司，致力於打造安全可靠的人工智慧。因此，Claude基本上被認為是不遜色於GPT的模型，但是對於安全方面更注重。

網址：https://claude.ai/new

Claude 3.5 Sonnet 是 Anthropic 最新的 LLM 模型，在編碼、推理和安全性方面提供了更強的性能。在許多基準測試中，它超越了 Gemini Pro 1.5 和 GPT-4o。它有一個 200K 令牌上下文窗口。如果你在尋找編碼能力、研究生級別的推理和本科級別的知識，它是非常出色的選擇。你可以在 Claude.ai 和 Claude iOS 應用上免費訪問。它也可以通過 Google Cloud 的 Vertex AI、Amazon Bedrock 和 Anthropic API 使用。

特色

安全性： Claude 在設計時就考慮到了安全性問題，能夠更好地避免生成有害或誤導性的內容。
對話能力強： Claude 能夠進行自然流暢的對話，理解複雜的指令，並提供有幫助的回應。
可控性高： Claude 可以通過調整參數來控制其生成文本的風格和內容。
多功能性： Claude 可以用於多種任務，例如文本生成、翻譯、問答、編碼等。

Claude 與其他大型語言模型，如 GPT-3、LLaMA 等，在許多方面都具有競爭力。Claude 的優勢在於其安全性、可控性和對話能力。但是發展時間相對較短，而且公司規模相對較小，因此提供的服務可能沒有像其它資源豐富的大模型那麼多樣。

5.TAIDE：台灣自主研發的繁體中文大語言模型

TAIDE (Taiwan AI DEvelopment Environment) 是由台灣政府支持，結合產學研各界力量共同開發的繁體中文大語言模型。它的誕生背景，主要受到 ChatGPT 等國際大模型的刺激，以及對台灣在 AI 領域自主發展的重視。

因此國科會撥款兩億多元，支持產學研合作，在短時間內開發出 TAIDE，以滿足台灣在 AI 應用上的需求。TAIDE 在訓練過程中，特別納入大量台灣的文本資料，以期打造出更貼近台灣文化與語言習慣的大模型。

網址：https://taide.tw/index

特色

繁體中文優化： TAIDE 專為繁體中文設計，對台灣的用語、慣用語和文化背景有更深入的理解。
多領域應用： TAIDE 可以應用於多種領域，包括客服、教育、醫療等，提供多元化的服務。
本土化優勢： TAIDE 能夠更好地理解台灣的社會環境和文化背景，提供更貼近台灣用戶需求的服務。
開放平台： TAIDE 採用開放平台的策略，鼓勵更多的開發者和研究人員參與，共同推動台灣 AI 的發展。

目前的問題

模型規模較小： 相較於國際大廠開發的大模型，TAIDE 的模型規模可能較小，在某些複雜任務上的表現可能不如國際大模型。
資料量不足： 台灣的文本資料相較於其他語言而言較少，這可能會限制模型的表現。
發展時間較短： TAIDE 的開發時間相對較短，在某些方面可能還需要進一步優化。

TAIDE 作為台灣自主研發的繁體中文大語言模型，具有重要的戰略意義。它不僅滿足了台灣在 AI 應用上的需求，也為台灣的 AI 產業發展奠定了基礎。

6.ERNIE：百度打造的文心大語言模型

ERNIE（Enhanced Representation through kNowledge Integration）是百度推出的一系列預訓練語言模型，旨在提升中文自然語言處理的水平。ERNIE 的名字意為「透過知識整合增強表示」，這也揭示了它的一大特點：將知識圖譜與海量文本數據相結合，以更好地理解和生成自然語言。

網址：https://wenxin.baidu.com/ernie3