大型語言模型（LLM）是一種人工智慧（AI）程式，能夠識別、產生文字，以及完成其他任務。LLM之所以稱為「大型」，是因為它們接受大量資料的訓練。LLM建立在機器學習的基礎上，具體來說，是一種稱為Transformer模型的神經網路。
簡而言之，LLM是一種電腦程式，通過足夠的範例學習，能夠辨識和理解人類語言或其他類型的複雜資料。許多LLM使用從網際網路收集的資料（數千或數百萬GB的文字）進行訓練。然而，樣本資料的品質對LLM學習自然語言的效果具有重要影響，因此LLM的程式設計師可能會使用更精心策劃的資料集。
LLM利用深度學習技術來理解字元、單字和句子之間的關係。深度學習涉及對非結構化資料進行機率分析，最終使得深度學習模型能夠在不需人工介入的情況下識別內容片段之間的差異。
此外，LLM通過微調或快速調整進行進一步的培訓：它們根據程式設計師希望它們執行的特定任務進行調整，例如解釋問題並生成回應，或將文字從一種語言翻譯成另一種語言。
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