近來，大型語言模型、參數、微調、基礎模型等詞彙頻繁出現，但我們真的理解它們的含義嗎？為了解開這些謎團， Google DeepMind 的技術策略專家 Kareem Ayoub，將和我們一同深入淺出地探討大型語言模型的建構與應用。
究竟什麼是大型語言模型？
簡單來說，大型語言模型 (Large Language Model) 是一種被訓練來理解和生成人類語言的 AI 系統。
想像一下，一個可以閱讀、寫作，甚至進行翻譯的 AI，這就是大型語言模型的強大之處。它通過分析海量的文字數據，學習單字、語法和語義之間的關係，進而獲得理解和生成自然語言的能力。
打造語言模型的基石
打造一個大型語言模型，就像蓋一棟房子，需要從設計藍圖開始。首先，我們要確立模型的目標和架構，就像決定要蓋什麼類型的房子。
決定好大方向後，接下來會以設定參數、訓練、運算等三個步驟來建立基礎模型。
設定參數
接下來，我們需要設定模型的「參數」，這些參數就像房子的藍圖，定義了模型的結構和功能。而參數決定了模型內部資訊傳遞的方式，以及模型如何與自身互動，進而展現出驚人的能力。
訓練
有了藍圖，我們需要收集大量的數據來「訓練」模型，就像收集蓋房子所需的各種材料。這些數據來自書本、網路、程式碼或其他來源，模型會像人類一樣閱讀這些資料來獲取知識。
Kareem 強調，數據的品質和類型至關重要。例如，如果只用科學文獻訓練模型，它就很難寫出優美的詩歌。
運算
最後，我們需要強大的運算能力來處理這些海量數據，就像需要一支專業的建築團隊來建造房屋。現今，大型科技公司都在競相開發更強大的運算能力，以支持日益龐大的語言模型。
微調你的專屬 LLM
基礎模型訓練完成後，就像一棟空蕩蕩的毛坯房，需要根據不同的用途進行「微調」。這個過程就像裝潢房子，為每個房間添置不同的家具，使其符合特定的需求。
微調的過程中，真人的回饋至關重要，就像你會根據自己的喜好挑選家具。通過「強化學習」，我們可以根據人類的喜好來調整模型。例如，在 Google 的 Gemini 中，你可以對模型生成的內容點讚或點倒讚，甚至可以協助修改，這些回饋都有助於提升模型的表現。
不同的應用場景需要不同的微調策略。例如，律師事務所需要模型提供精準的法條資訊，而藝術家則希望模型能激發創意。Gemini 可以根據使用者的需求進行客製化微調，例如，律師事務所可以使用自己的專業數據來訓練模型，並且這些數據會受到嚴格保護，不會被其他人鎖使用。
LLM 的能力與潛力
長文處理能力
你能否可以在一小時時間內看完十本厚厚的書籍，並記住所有細節？ 我相信大部分人都無法完成這項『不可能的任務』。
但LLM 的「長文處理能力」就如同擁有超強記憶力，可以輕鬆處理大量的文本資訊。以 Gemini 為例，它可以在幾秒內消化長達十本完整的小說！這意味著它可以幫你快速掌握冗長會議的重點，或者從大量的研究報告中提取關鍵資訊。
多模態理解
人類通過文字、圖像、聲音來理解世界，而 LLM 也正朝著這個方向不斷進化。它不再局限於文字，而是能理解多種數據類型，例如圖片、聲音和影片。
這就像為 LLM 開啟了感知世界的窗口，讓它能更全面理解資訊。例如，你可以上傳一張複雜的資訊圖表，詢問 Gemini 圖表中各個數據的含義，或者讓它比較兩段音樂的異同。這種「多模態理解」能力讓 LLM 更貼近人類的思維方式，也為未來的人機互動開啟了無限的可能性。
不只是問答工具
在不久後， LLM 將不再是被動回答問題，而是可以像你的智能助理一樣，主動執行任務、提供建議，甚至預測你的需求。
想像一下，你只需要告訴 LLM：「幫我安排下週去東京的行程」，它就能自動幫你預訂航班、飯店，推薦景點和餐廳，甚至提醒你當地的天氣狀況。這種主動、個人化的服務，將徹底改變我們的生活方式。
