LLM入門必讀！解析大型語言模型運作原理、3階段訓練、4應用分享

文章最後修改於 2025-09-19

LLM 是什麼？一次看懂 LLM 的 4 大優勢與 4 項缺點！

（一）LLM 意思

LLM 是「大型語言模型」Large Language Model 的縮寫，是一種專門處理語言的 AI（人工智慧）技術，也是目前 AI 領域中最具代表性的技術之一。

「理解人類語言並做出自然的回應」是 LLM 的核心，讓 AI 能看懂語句背後的語意、語氣、邏輯，再依據上下文延續對話、自行組合出沒有出現在資料庫當中的全新段落回覆。

LLM 能協助撰寫內容、整理摘要、翻譯語言、情感分析，幾乎涵蓋所有與「語言」相關的應用場景。

從技術層面解釋，LLM 是使用一種叫做「深度學習」的 AI 技術所而成。

它會讀進非常龐大的文本資料，像是網路文章、書籍、論壇留言，再將這些內容切割成一連串稱為「Token」的基本單位，而模型就是靠這些 Token 來理解與預測語言。

在訓練過程中，模型會反覆分析這些 Token 序列之間的關聯，逐步建立出一套包含數千億個參數的系統。

參數就像成千上萬個細緻的判斷點，幫助模型決定「下一個詞是什麼」、「語氣應該如何延續」，或「使用者背後真正的問題是什麼」，最終生成流暢且貼近人類語感的回應。

目前主流的 LLM，像是 OpenAI 的 GPT 系列、Google 的 Gemini、Anthropic 的 Claude、xAI 的 Grok 等，參數數量都動輒上千億，具備極強的語言處理與生成能力。

對企業或品牌來說，LLM 能夠提升工作效率，也帶動企業在數位轉型上的應用，更是未來競爭力的重要一環。

（二）LLM 模型：4 項優點

📝 LLM 優勢 1：靈活多元的應用能力

LLM 能夠處理各種語言任務，甚至還能模擬對話風格或特定品牌語氣，讓它不只能用在單一場景，而是可以橫跨行銷、客服、教育、內容製作等多種產業用途，輕鬆整合到各種工作流程中。

📝 LLM 優勢 2：高準確性與理解能力

相較早期的語言工具，LLM 最大的突破之一是「讀得懂上下文」。

它不只是從單字判斷，而是能掌握整段話的邏輯、情緒及語境，回應方式更自然、更貼近人類口吻，讓它在處理複雜問題、生成專業內容時更為可靠。

📝 LLM 優勢 3：自動化與提升效率

LLM 能在短時間內自動完成大量文字工作，像是編寫產品說明、產出社群草稿、整理訪談紀錄、撰寫 FAQ 回覆等原本需由人工處理的文字任務，都能用 AI 快速處理、再由人力優化。

除了大幅節省時間，也讓內容產出流程更穩定、效率更高。

📝 LLM 優勢 4：可擴充性與高度彈性

LLM 的設計可以搭配各式系統、資料庫與應用平台進行整合，也能依企業需求客製化調整回答方式或知識範圍。

無論是導入到自有 App、企業內部搜尋系統，或結合客服機器人使用，都能根據不同產業、語言或任務彈性調整，具備極高的延展性。

（三）LLM 模型：4 項缺點

📝 LLM 缺點 1：AI 幻覺現象（Hallucination）

LLM 有時會生成看起來合理、語句通順，但實際上「內容是捏造的」或「完全沒根據」的回答，稱為 AI 幻覺。

因為 AI 是根據資料的語言模式「推測」最可能的回應，而非它能真正像人類思考用字遣詞與邏輯，導致內容有誤。在需要準確資訊的情境中（如醫療、法律、財經領域）需要特別小心。

📝 LLM 缺點 2：高度依賴訓練語料

LLM 的能力取決於輸入的資料，也就是訓練語料，表示它「腦海中的知識」是來自它曾經讀過的內容。

如果某些領域資料偏門、語言使用族群少、或是近期才出現的全新知識，LLM 可能就無法準確理解或回應，可能會用舊資料推斷錯誤結論。此外，訓練語料的偏見也可能反映在生成的回應中，造成歧視。

📝 LLM 缺點 3：計算推理與數學能力有限

數學題常常需要有條理地推理、程式結構判斷、檢查結果，但 LLM 的核心目標是理解與生成語言，並沒有內建「運算邏輯」。

所以它不會真正計算，而只是根據語言規律模擬出「像是有人在解題的樣子」，預測哪個答案最常出現在類似語境中，而不是真的一步一步計算結果。

📝 LLM 缺點 4：訓練成本高昂

練與部署 LLM 需要非常龐大的運算資源，包括高效能 GPU、儲存空間與穩定的雲端架構。

其中所需的時間、人力與金錢成本都相當可觀。

LLM 怎麼運作？搞懂神經網路、深度學習與 Transformer！

（一）LLM 原理：深度學習

想要理解 LLM（大型語言模型）怎麼運作，有三個關鍵基礎：神經網路、深度學習及 Transformer 模型。

用比喻來理解，如果神經網路是設計藍圖，深度學習就是根據藍圖所打造能自我學習的機器，而 Transformer 模型就是這台機器中最先進的引擎。以下簡單介紹，幫助你快速理解：

📍 神經網路

神經網路（Neural Network）是一種模仿人類大腦神經元連接方式的運算架構。

在一個完整的神經網路中，包括三個主要部分：

1.輸入層：將文字變成資料。

2.隱藏層：進行分析與判斷。

3.輸出層：給出推測或回答。

舉例來說，LLM 收到一句話後，會先將文字轉成數值，經過數千個模擬神經元進行判斷，最後輸出最合適的回答。

神經網路運作的過程就像是模型的大腦思考，幫助它理解語意、分析語境，並做出語言上的推測。

📍 深度學習

深度學習（Deep Learning）則是使用很多層神經網路進行訓練的方式。

傳統的神經網路中，可能只有一兩層負責進行大部分判斷的隱藏層，能處理的任務比較基礎；而深度學習則堆疊更多層隱藏層，讓模型能一步步學會更複雜、更抽象的語言特徵。

像是淺層學會字詞關係，深層則能判斷句子重點、語氣轉折，或隱含的情緒。

深度學習也使 AI 擁有自我學習能力，讓 LLM 能從大量資料中提煉出語言規律，不再需要人手動設定每條語法規則，輸出的文字也更自然、邏輯更清楚。

（二）LLM 原理：Transformer 模型

Transformer 是專為處理語言資料設計的深度學習架構，能同時分析整段文字中詞與詞之間的關係，比傳統模型更擅長理解上下文與語意邏輯，為語言理解、對話系統、機器翻譯等應用打開了全新局面。

我們可以用很日常的簡單例子來舉例，幫助理解：

1.「她把牛奶倒進碗裡，直到它滿了為止。」

⮑ 句子中的「它」指的是「碗」，但若是在以下的句子中卻會出現不同的含義：

2.「她把牛奶倒進碗裡，直到它空了為止。」

⮑ 在這個句子中，「它」這次代表了「牛奶（瓶）」

這種語意上的差異，對人類來說幾乎是直覺理解，但對傳統模型來說卻是一大挑戰。

而 Transformer 模型的設計加入了「自我注意力機制（Self-Attention Mechanism）」，模型在處理「它」時，還會同時注意整句話中出現過的詞，並根據語境判斷出最合理的指涉對象。

Transformer 模型最早是 Google 在 2017 年的論文中所提出，迅速成為自然語言處理領域的主流，包括 GPT、BERT、T5 等知名語言模型，都是建立在 Transformer 的基礎上發展而來。

怎麼訓練 LLMs？3 步驟帶你看懂 AI 模型成長過程！

• 預訓練（Pre-training）：讓模型從大量文本中學會語言基礎與語意關聯。
• 微調（Fine-tuning）：針對特定任務或領域，進行進一步調整與訓練。
• 增強式學習（RLHF）：藉由人類回饋優化模型行為，使回應更貼近人類偏好。

（一）Step.1：預訓練（Pre-training）

預訓練的目標，是讓模型具備語言的基本理解與表達能力。

藉由龐大的公開語料進行 AI 模型訓練，像是維基百科、書籍、新聞、社群平台內容等，轉成數值格式後餵給模型，讓它從中掌握語言的基本規律、邏輯結構、語意連貫性、詞彙搭配與語氣變化。

預訓練模型最常見的模式有兩種：

1.預測下一個詞：給它一句話，像「我今天心情很好，因為天氣很____」，它要推測出最合適的詞可能是「好」、「晴朗」或「舒服」；

2.補出缺漏的詞：就像是考卷上的填空題，把句子某個單字遮住，例如「我今天吃了 ___ 和水果」，讓模型根據前後語境猜出答案。

（二）Step.2：微調（Fine-tuning）

微調的過程，讓模型具備處理「特定任務」的能力，從泛用語感轉向實務 AI 應用。

在預訓練之後，模型雖然已經能理解語言、生成句子，但它並不知道如何應對特定情境。這時候，就需要「微調」進行再訓練。

微調的方式，是針對模型將要面對的任務，準備一份主題明確、格式一致的訓練資料。例如：

• 想訓練客服模型，就提供大量真實客服對話紀錄

• 想應用在醫療諮詢，就輸入醫病問答、醫學科普內容

• 想用於法律摘要，就餵它判決書、法條說明與法律 QA

這階段就像是「職前訓練」，讓 AI 從新進實習生的身份，轉變成具備實務技能、能勝任職位的專業人員。

（三）Step.3：增強式學習（RLHF）

最後一步，是以增強式學習讓模型回應更貼近人類偏好。

增強式學習與預訓練、微調最大的不同，在於它不是學習固定答案，而是根據人類的主觀回饋，利用不斷試錯與獎勵的方式，讓模型優化回應品質。

增強式學習中的 RLHF （Reinforcement Learning from Human Feedback）技術，是模型針對同一個問題產出多種回應，由人類進行評分或排序，讓模型學會貼合人類的價值觀。

這一階段要讓模型逐步學會避開不恰當的語氣、模糊的說法或答非所問的回應，讓表現從「能產出回答」進化為「回答得讓人滿意」。

大型語言模型如何應用？4 個場景＆適用產業分享！

• 客服與聊天機器人：即時理解語意、流暢對答，降低客服成本、提升服務品質。
• 內容生成與文案寫作：快速產出多樣文案，維持語氣一致、提升內容效率。
• 企業知識管理與搜尋：用自然語言查詢內部知識，加強資訊存取與效率。
• 遊戲沉浸對話與娛樂：打造自然互動角色與劇情，提升遊戲體驗與創作彈性。

（一）客服與聊天機器人

LLM 能即時理解使用者語句背後的需求，理解語意、靈活應對，而不像傳統規則式機器人只能依照設定好的問題庫，從關鍵字比對中提供死板回應。

LLM 可以理解同一件事的不同說法，像是「我想退貨」和「這東西可不可以退」都能被正確解讀為同一需求，並提供指引。

此外，LLM 也能記住前後對話脈絡，像前一句問「這件衣服能換尺寸嗎？」後一句說「那我要 L 號」，模型仍能理解顧客指的是剛剛那件衣服，不會答非所問。

同時還能支援多語言對話，降低跨國服務的語言門檻。

適合電商、金融、電信、保險等，需大量客服支援的產業，能減少人工負擔、提升服務品質。

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（二）內容生成與文案寫作

LLM 能根據指示快速產出語句通順、邏輯清楚的各類型內容草稿，大幅減少創作時間。

傳統寫作方式需要人員從頭構思、組織架構、反覆修改，而 LLM 可以根據主題、語氣風格或目標對象，生成語調一致且結構完整的內容。

同時，LLM 也能產出多版本文案，支援 A/B 測試，幫助行銷人員評估轉換效果。針對不同平台（如 Facebook、Instagram、EDM、網站）也能調整長度與語氣，讓內容更貼近受眾習慣。

適合的產業包括行銷、品牌、公關、媒體、出版與電商等需要大量內容輸出、重視語氣一致性與效率的工作場景。節省人力成本之餘，也能讓創作品質更穩定。

（三）企業知識管理與搜尋

LLM 能將企業內部龐雜的文件、手冊、會議紀錄等文字資料，轉換成可被理解與檢索的語意格式，讓員工不必死背檔案位置或關鍵字，而是能口語提問並取得精準答案。

傳統的知識管理系統通常依賴目錄分類與關鍵字搜尋，使用者必須輸入正確詞彙、手動比對資料內容，非常耗時且容易漏查。

相比之下，LLM 可理解問題背後的語意，也能從大量資料中抽取出最相關的段落或答案，快速回應，實現知識共享。

適合大型企業、醫療機構、顧問公司、金融與製造業等內部知識量大、文件繁複、跨部門協作頻繁的環境，提升運作效率、，避免資訊斷層。

（四）遊戲沉浸對話與娛樂

LLM 在遊戲與娛樂領域的應用，最核心的重點在於提升角色對話的自然度與真實感，打破傳統劇本制式選項，讓玩家與角色之間能展開自由的交流。

過去遊戲中的 NPC（非玩家角色）多半依照固定腳本回應，互動侷限、選項死板，難以讓玩家產生情感連結，而 LLM 能根據玩家回應自由生成對話內容，依角色設定維持一致語氣，還能隨劇情進展調整反應，讓角色更立體，世界觀更有沉浸感。

除了對話生成，LLM 也能支援開發過程中的創作任務，像撰寫任務描述、角色背景設定、世界觀草稿與支線劇情提案，大大加速內容開發流程。

這項能力不只適用遊戲產業，也延伸至互動小說、虛擬主播、AI 聊天伴侶等娛樂場景，為使用者帶來更豐富靈活的體驗。

LLM Model 常見 QA 精選整理！快速建立正確觀念！

（一）Q：LLM 和 AI 有何差異？

LLM 屬於 AI 之中的一個分支，專門處理語言相關任務。

AI 是統稱，涵蓋語音辨識、影像分析、機器學習等多種技術；而 LLM 則是其中專注於理解與生成自然語言的技術類型，像 ChatGPT、Gemini 就是基於 LLM 發展出的應用。

（二）Q：LLM 未來發展趨勢？

LLM 將朝更智慧、高效、安全與多元應用邁進。

未來的 LLM 會提升理解與推理能力，也會加強運算效率與資訊安全，同時融合圖像、聲音等多模態資料，支援更豐富的互動體驗。此外，模型也將更能因應個別使用者需求，實現客製化對話與任務處理，廣泛應用各種產業領域。

（三）Q：ChatGPT 是一種 LLM 嗎？

沒錯，ChatGPT 就是一種基於 LLM（大型語言模型）的應用。

它是由 OpenAI 所開發，底層採用 GPT 系列的大型語言模型，能理解提問、生成回應、進行多輪對話，是 LLM 技術的具體應用之一。

（四）Q：LLM 是開源的嗎？企業可以自行訓練嗎？

部分 LLM 模型（如 Meta 的 LLaMA、Mistral）是開源的，可供企業自行部署與微調。

但自行訓練 AI 需高運算資源與技術門檻，也可選擇使用 API 形式的商業服務（如 GPT、Claude）。

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