大型語言模型（LLM）近年來發展迅速，從OpenAI的ChatGPT橫空出世，到各家科技巨頭爭相投入，LLM已成為科技領域最受矚目的焦點之一。這篇文章將帶領大家深入了解LLM的技術細節、應用案例，以及未來發展趨勢，幫助你掌握AI新浪潮。
LLM生態系：百家爭鳴的AI戰場
2022年，OpenAI推出的ChatGPT以其強大的自然語言處理能力迅速走紅，讓使用者能透過文字介面與AI模型互動。然而，時至今日，LLM的生態系統已遠不止ChatGPT一家獨大。除了OpenAI的ChatGPT，Google的Gemini、Meta的AI模型、Anthropic的Claude等競爭者也紛紛加入戰局。
新創公司如Elon Musk創立的xAI，也推出了Grok等產品。此外，中國的DeepSeek、法國的Mistral AI等公司也在LLM領域佔有一席之地。
為了幫助使用者了解不同模型的優勢與評分，講者推薦了幾個追蹤LLM排行榜的網站，例如：
- Chatbot Arena：https://chat.lmsys.org/
- Scale的SEAL leaderboard：https://scale.com/seals
這些排行榜能夠提供客觀的評估數據，協助使用者選擇最適合自己需求的LLM模型。
LLM的運作原理：從Token到Context Window
LLM的基本運作模式是接收文字輸入（使用者查詢），並回傳文字回應。LLM在幕後會將文字分解成稱為 "tokens" 的小單位。舉例來說，要ChatGPT寫一首關於LLM的俳句，它可能會產生：
Words flow like a stream,
Endless echoes never mind,
Ghost of thought unseen.
這段俳句會被分解成15個tokens。LLM實際上處理的是這些token序列，而非直接處理文字。你可以透過Ticktokenizer 等工具來觀察tokens的分解過程。
LLM的 "context window" 是指模型在一次互動中可以處理的token總數。當使用者開始一個新的對話時，context window 會被清空。講者將context window 比喻為 LLM 的工作記憶體，模型可以快速存取其中的資訊。
LLM的訓練過程：Pre-training與Post-training
LLM的訓練分為兩個階段：
- Pre-training（預訓練）: 模型讀取大量的網路資料，將其分解成tokens，並壓縮成一個 "zip 檔"。這個zip檔實際上是神經網路的參數，讓模型能夠預測序列中下一個token。
- Post-training（後訓練）: 模型透過人類建立的對話資料集進行訓練，學習如何以更自然和有用的方式回應使用者。
Pre-training 成本高昂，因此模型通常會有 "知識截止日 (knowledge cut-off)"，代表模型只知道截止日期前的資訊。
LLM的實際應用案例：解決生活中的大小事
LLM的應用範圍非常廣泛，可以應用在生活中的許多場景。例如：
- 查詢美式咖啡的咖啡因含量，並將其與抹茶進行比較。
- 詢問感冒藥Dayquil和Nyquil的成分，以緩解流鼻涕症狀。
- 在遇到程式錯誤時，尋求LLM的協助。
對於需要最新資訊或複雜推理的問題，LLM 需要使用工具 (tool use) 才能有效解決。
Tool Use：LLM的超能力
Tool use 是指 LLM 使用外部工具來擴展其能力。其中一個常見的工具是網路搜尋。LLM 可以發出搜尋請求，然後將搜尋結果納入 context window 中，以便回答問題。
Perplexity AI 在 tool use 方面表現出色。例如，詢問 "White Lotus Season 3 何時播出？"，Perplexity AI 可以搜尋網路，並提供最新的播出時間表。
另一個重要的 tool use 是 Python 解譯器。LLM 可以編寫和執行 Python 程式，這對於解決數學問題或進行資料分析非常有用。
Deep Research：LLM的研究助理
Deep Research 是一種進階功能，結合了網路搜尋和推理能力。LLM 可以花費數十分鐘進行深入研究，並生成一份客製化的報告。
Deep Research 的一個實例是 Notebook LM，它能以音訊形式總結內容。
編碼工具：Cursor與Vibe Coding
對於程式設計師來說，LLM 是一個強大的輔助工具。Cursor 是一個整合了 LLM 功能的程式碼編輯器。
Cursor 能夠：
- 自動生成程式碼。
- 解釋程式碼。
- 偵錯。
講者將與 Cursor 協作編碼的過程稱為 "Vibe Coding"，也就是讓 LLM 協助完成大部分的編碼工作，而人類只需提供高階指令。
LLM的未來趨勢：多模態、強工具、深推理
LLM 的發展趨勢包括：
- 整合更多模態 (multimodality)，例如處理音訊、圖像和影片。
- 強化 tool use 能力，讓 LLM 能夠更有效地利用外部工具。
- 改進推理能力，讓 LLM 能夠解決更複雜的問題。
- 增加 LLM 的記憶 (memory)，讓 LLM 能夠更好地理解使用者的偏好。
LLM的使用注意事項：驗證、隱私、知識截止日
在使用 LLM 時要注意以下幾點：
- 注意 LLM 的知識截止日期，避免詢問過於最新的資訊。
- 驗證 LLM 的回答，因為 LLM 可能會產生幻覺 (hallucination)。
- 了解 LLM 的能力限制，並適當地使用 tool use。
- 注意隱私，避免在 LLM 中分享敏感資訊。
結論：擁抱LLM，迎接AI新時代
LLM 正在快速發展，並在各個領域展現出巨大的潛力。透過善用 LLM 的各種功能，我們可以更有效地解決問題、學習新知識和創造內容。然而，在使用LLM的同時，我們也必須注意其局限性，並以負責任的態度使用這項強大的工具。擁抱LLM，迎接AI新時代！