
大型語言模型 LLM 全面解析:原理、架構、挑戰與未來
深入剖析大型語言模型 (LLM) 的技術原理、Transformer 架構、自注意力機制,以及訓練範式如預訓練、微調與人類回饋強化學習 (RLHF)。本文探討 LLM 的湧現能力、規模法則,並聚焦於事實性錯誤、計算效率、偏見等核心挑戰。了解 LLM 如何從語言理解邁向通用智慧,掌握這項 AI 劃時代技術的發展趨勢。
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