LLM應用大揭密 潛力無窮 隱藏風險待重視
記者/林育如
ChatGPT無所不能的QA回覆功能,掀起了大家對生成式AI應用議題的關注。其實,GPT全稱Generative pre-trained transformer(生成式預訓練模型),就是一種大型語言模型,這也是生成式人工智慧的重要框架。
所謂大型語言模型 (large language model,LLM) 是一種深度學習模型,由超過1,000億個參數的自然語言處理(natural language processing,NLP)系統,具有大量參數和大規模的預訓練過程,使用自監督學習或半監督學習,能夠理解和生成自然語言文本。它們在多種自然語言處理任務中表現出色,包括文本生成、機器翻譯、文本分類、問答等。
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運作仰賴大量數據和計算資源
在模型訓練過程中需要大量的文本數據輸入到模型之中,模型透過語言架構、語義、規則,建立、儲存並進一步生成合理的回應。這些大型語言模型的訓練過程需要大量的數據和計算資源,因此它們通常由大型科技公司或研究機構開發和維護。它們可以應用於各種領域。舉凡目前包括ChatGPT、Bloom、LLaMA都是大型語言模型的應用。
大型語言模型的各種應用
一、智能助手: 大型語言模型可以用於開發智能助手,如語音助手(例如Siri、Alexa)和文字聊天機器人,以回答問題、提供訊息和執行特定任務。
二、翻譯:大型語言模型可以用於改進機器翻譯系統的性能,使跨語言溝通更容易。
三、文本生成:它們可以用於生成文章、故事、詩歌等各種文本創作內容。
四、訊息檢索:它們能夠用於改進搜索引擎的結果,使用戶更容易找到他們正在尋找的信息。
應用顯著進展 潛藏風險待解決
大型語言模型已經在自然語言處理領域取得了顯著的進展,並在各種應用中發揮著重要作用。
雖然大型語言模型具有巨大的潛力,但同時也引發了揭露隱私、模型偏見、理解限制、安全風險等等問題,這些都需要在使用時謹慎思考和管理。
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