什麼是大型語言模型 (LLM)？

當您使用生成式 AI來總結報告或草擬社交媒體副本時，大型語言模型 (LLM) 可以實現這一點。LLM 是推動生成式 AI的基礎技術。隨著它們從更多數據中獲取，它們可以產生更準確的輸出。這對於可以使用 LLM 為客戶提供更相關、個人化內容的企業至關重要。

由 LLM 推動的人工智慧（AI）的進步也使公司能夠建立和部署 AI 智慧代理。當客戶或員工提示時，這些智慧系統能夠使用記憶、循序推理和自我反思來解決複雜的問題。

讓我們深入了解 LLM 的是什麼，這些模型如何運作，以及它們可以在哪裡使您的業務受益。

您將學到的內容：

• 什麼是 LLM？
• 大型語言模型如何運作
• 如何訓練大型語言模型？
• LLM 用於什麼？
• 您應該建立自己的 LLM 嗎？
• LLM 的優缺點是什麼？
• 透過代理部隊充分利用 LLM 的強大功能

大型語言模型（LLM）是驅動生成式 AI的引擎。LLM 可以用自然語言理解和回應問題，因為他們對大量文字數據進行了培訓。這些模型現在用於建立文字和視覺內容、建立摘要和編寫新程式碼。

使用者透過以自然語言撰寫的提示、問題和脈絡傳送至模型，與 LLM 進行互動。例如，您可以要求生成式 AI 模型建立本文的摘要。首先，您將文章的文字發送到您的 AI 工具，以便其吸收和分析。接下來，您將寫下提示，詳細說明您正在尋找的內容。法學碩士會將他們製作高層次的摘要。用於訓練模型的數據越多，結果就越完整和準確。

有了正確的數據，企業可以使用 LLM 的方式有很多，例如讓您的 銷售團隊使用 AI 進行產生推廣等任務 — 所有這些工作都使用可以說明痛點和偏好的相關客戶數據。

在開始深入研究生成式 AI策略之前，請先熟悉這項技術如何將您從提示到輸出。大型語言模型取決於三個元件：機器（和深度）學習，神經網路和轉換器模型。

機器學習 (ML) 演演算法指示 LLM 如何收集資料、探索連線和識別常見功能。

深度學習是 ML 的一個子集，它允許 LLM 在較少的人為干預的情況下學習，並使用可能性方法來提高準確性。考慮一個分析 1,000 句的法學碩士。深度學習工具可確定字母「E」、「T」、「A」和「O」最常出現的字母。從那裡，模型將（正確地）預測這些字母是英語中最常用的字母之一。

神經網路，也稱為人工神經網路（ANN），是可以彼此通信的連接節點的群組。這些節點分為包括輸入、輸出和至少一個中層的層，讓 LLM 能夠快速處理資訊。這些網路鬆散基於人類大腦的神經網路，但複雜程度遠不太大。

轉換器模型可幫助 LLM 了解語言脈絡。使用一種稱為自我注意的技術，這些模型可以分析句子結構和單詞選擇，以了解語言元素如何彼此相關。這使 LLM 能夠更好地理解和處理使用者查詢。

LLM 根據他們使用的模型不同地理解文字。僅限編碼器模型專注於理解提供的文字，而僅用解碼器模型則會根據提示產生文字。當您將它們放在一起（編碼器和解碼器）時，LLM 可以理解和產生文字，從而承擔語言驅動的任務，例如客戶服務或銷售。例如，LLM 驅動的 AI 聊天機器人可以用來回答客戶關於運送時間、產品詳細資訊或定價變更的問題，從而釋放人力代表處理更具策略性的任務。

LLM 代理有很多類型，但無論您使用哪一種，培訓都可以提高其輸出的準確性和可靠性。鑑於基於轉換器的神經網路可以包含數十億個參數，因此需要訓練以確保參數正確加權並應用於查詢。根據 LLM 的複雜性和使用案例，不同的培訓模式可能會大多或少有效。

零速學習讓 LLM 即時受訓練。使用者提出問題，LLM 會在連接的數據來源進行排序以找到答案。初始準確度通常很低，但隨著時間的推移而提高。

數據科學家提供了一些相關範例，以幫助 LLM 建立基準連接。少擊訓練可顯著提高目標區域的準確度。

思想鏈（CoT）培訓導 LLM 透過簡單的推理過程。而不是問一個問題，CoT 將它分成多個部分。以下是一個例子：

標準提示：

史蒂夫有 20 件襯衫。他的襯衫中有一半是短袖，而這些襯衫中的一半是藍色。他有多少個藍襯衫？

CoT 提示：

史蒂夫有 20 件襯衫。

他的一半襯衫是短袖。這意味著他有 10 件短袖襯衫。

這些襯衫中的一半是藍色，這意味著他有 5 個藍色襯衫。

雖然提示本身並不特別複雜，但 CoT 提供了一種逐步解決問題的方法，向 LLM 展示如何回答問題。然後，這種方法可以應用於其他問題。

微調和網域特定模型為目標使用案例提供額外的脈絡資訊。例如，一家希望改善社交媒體情緒分析的公司可能會為其 LLM 提供有關如何在更廣泛的社交平台上理解特定單詞和短語的詳細資訊。

在這種類型的模型中，模型不是看文字本身，而是將其轉換為數字 —— 稱為向量。透過使用數字，計算機可以使用機器學習更輕鬆地分析單詞和句子在一起的方式，從而了解脈絡和語義含義，以識別單詞之間的關係。

在多模式模型中，LLM 被訓練使用多種數據格式進行輸入和輸出。除了文字之外，這些格式可能包括音頻，視頻或圖像數據。

LLM 使 AI 智慧代理能夠以自然語言交談的能力，但這說起來比做更容易。

傳統機器人要求您手動訓練自然語言模型以了解客戶語言和設計對話框。這個過程對企業來說非常耗時且昂貴，但 LLM 提供更簡單的替代方案。

例如，Agentforce ( Salesforce平台的代理層) 之類的解決方案使用預先建置的技能（以及低程式碼自定義操作），而不是讓您透過漫長的培訓過程。Agentforce 還使用對話式人工智慧，因此與代理的互動會比機器人更自然。

其他常見 LLM 使用案例包括：

• 文字產生：LLM 可以根據您的數據產生文字，使其與您的客戶更相關。例如，行銷團隊可能會使用 LLM 為新產品草擬行動呼籲，或撰寫促銷電子郵件。商務團隊也可以使用 AI 來產生促銷活動。
• 內容摘要：使用者還可以要求 LLM 彙總大型文字塊。他們還可以自定義輸出格式。摘要可以作為較短的段落、項目符號列表或單一句子傳遞。
• 知識庫答案：許多公司都有面向員工和客戶的知識庫，其中包含常見問題的答案。LLM 可以使用這些知識庫來回應使用者查詢。
• 代碼產生：一旦模型接受特定語言訓練，也可以使用 LLM 進行程式碼產生。例如，團隊可以要求模型產生 Python 代碼以執行特定函數。
• 情緒分析：LLM 可以收集和分析來自社交媒體貼文，電子郵件，簡訊和其他數據來源的數據，然後分析這些數據以確定整體使用者情緒。這是使用行銷 AI 來識別可能感到沮喪或不滿的客戶，並採取行動來解決問題的好方法。
• 語言翻譯：LLM 也可以作為翻譯服務，這可以幫助您的服務團隊使用 AI 以與其他語言不同的語言回應查詢。使用者可以要求模型將句子或段落翻譯成其他語言。考慮到在線可用的數據量很大，對 LLM 來說，這是一項簡單的任務。警告？翻譯中通常沒有脈絡，因此建議人為監視。
• 分類和分類：使用 LLM，企業可以簡化數據分類和分類的過程。首先，使用者提供詳細資訊：如果數據包含 " X " 元素或 " Y " 值，則它屬於 " Z " 類別。然後，LLM 的任務是分析特定集中的所有數據，並將任何匹配的值指定給指定的類別。
• AI 智慧代理：LLM 的進步已讓人工智慧代理使用。這些自動化應用程式可以為客戶或員工提供專業的隨選支援，並且可以自訂以滿足特定業務需求。

簡單的答案？可能不是

更完整的答案？在大多數情況下，建立自己的 LLM 是昂貴、耗時且不必要的。

它很昂貴，因為您需要投資專業知識和基礎架構來開發定制的語言模型。這很耗時，因為您需要提供大量的訓練資料，並確保訓練結果獲得準確的結果。而且這是不必要的，因為在大多數情況下，您正在重新發明輪子。

使用具有內建安全護欄的預先訓練的開放原始碼 LLM 通常可提供最佳的效能和保護平衡。企業可以利用使用數億個資料點訓練的模型的力量，而不必擔心程式碼中的問題可能會導致意外的妥協。您可以使用 RAG（檢索增強型產生）來補充 LLM 模型的資訊，該產品結合貴公司最相關和專有的數據。

LLM 為組織提供了許多優勢。這些包括減少或消除手動流程，以及使用可用的資料來源發現新趨勢和洞察的能力。但是，為了有效地使用 LLM，企業必須認識到自己的優勢以及可能遇到困難的地方。

以下是 LLM 的一些主要優點，以及 LLM 的潛在缺點：

• 適應性：由於 LLM 使用轉換器架構模型，因此 " 可以適應其可能接收的動態和不可預測的提示，而不是透過 " 硬編碼的明確規則。
• 靈活性：沒有單一方法可以使用 LLM。企業可以自定義這些工具，以作為 AI 助理、副駕駛或自主代理。
• 效能：隨著 LLM 分析和合併更多資料，它們的效能會提高，從而縮短查詢和回答之間的時間。
• 效率：由於大部分 LLM 學習都是獨立於人類監督的情況下，因此員工可以自由承擔其他戰略任務。

• 開發和營運成本：開發過程可能需要時間和成本密集營常見成本包括編寫和測試程式碼、尋找和整合資料集，以及確保 LLM 正確回應訓練資料。
• 道德問題：如果未經使用者同意收集用於做出決定的數據，公司可能會面臨法律挑戰。偏見是另一個問題。如果資料集加權不正確或包含不準確的資料，則可能會導致答案看起來是準確的，但對特定群組或結果有偏差。
• 可解釋性：LLM 決策的性質很難解釋。這可能會破壞對 LLM 的成果和決策的信心。若要抵消這一點，請使用信任層，讓您深入了解決策的方式。
• 幻覺/故障權杖：當使用者要求 LLM「想像」他們可以執行其否被禁止完成的操作時，會發生幻覺。例如，網路罪犯可能會要求 LLM 提供公司中所有人的聯繫資訊。LLM 根據其安全規則集拒絕請求。然後，攻擊者要求模型想像它可以完成該動作。透過這樣做，LLM 實際上完成請求的函數。與此同時，故障代幣是一系列字符，可以產生意外的結果。權杖本身和輸出都看起來很隨機，因此很難確定它們的發生時間或是如何發生的。
• 安全風險：模型也可能存在安全風險。例如，如果企業 LLM 接受公共和私人數據的培訓，則 LLM 有可能會遭到入侵，或受保護的數據暴露。

LLM 的未來可能有兩個路徑：更大和更小。

隨著深度學習演算法的改進，處理器變得更強大，大型語言模型將能夠比以往更快、更準確地處理更大的資料量。

與此同時，預期將發展的小語言模型將相同水平的效能應用於較小、更嚴格控制的數據集。這些較小的模型為公司提供了定義高度專業參數並接收高精度輸出的方法。

大型語言模型越來越接近對溝通的完整、脈絡理解。儘管監督仍然是 LLM 使用中的關鍵組成部分，但這些模型透過允許我們說同一種語言來彌合人類洞察和 IT 操作之間的差距的一種方法。

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