根據 AIM Research 的最新數據，至 2024 年底，40% 的企業應用將整合對話式 AI，並在 2030 年時達到 70% 的即時輸出，而在對話式 AI 中，LLM 大型語言模型即是非常重要的其中一環。此外，在成本方面，OpenAI 和 Anthropic 等主要企業也已經開始大幅降低模型訓練和運行成本，這一趨勢讓 LLM 技術對更多企業變得更容易取得。這樣的發展帶來了許多機會，企業可以利用 AI 技術來實現更有效率的營運、客製化的服務和創新的解決方案。
KDAN 長期致力於發展 AI 智能化數位工作流程解決方案，今年更推出 KDAN AI 服務，並運用 LLM 技術，推出 AI Chatbot 服務，幫助企業在運用 AI 時，能夠即時獲取更精準、具有參考價值的結果。本文將立基於此，詳細探討 LLM 的基本概念、運作機制、應用場景等，幫助企業了解 LLM 可以如何幫助企業提高商業價值。
目錄
LLM 大型語言模型是什麼？
大型語言模型（Large Language Model，LLM）是一種透過深度學習技術構建的人工智慧模型，主要用於理解和生成自然語言。這些模型基於大量的文件與數據進行訓練，透過模仿人類的語言模式，學習如何識別、解釋、並生成連貫的文字內容。LLM 採用轉換器架構（Transformer），這種架構由編碼器和解碼器組成，允許模型同時處理整份文件而非逐字處理，進而提升了訓練效率與模型的語言理解能力。而隨著 LLM 的進步，它們也逐漸能夠執行多樣化的任務，包括語言翻譯、問答、文案生成等。
LLM 大型語言模型的優點與重要性
大型語言模型（LLM）具備多種優勢，使其在人工智慧和自然語言處理領域中佔據重要地位：
多功能性與應用廣泛
LLM 的靈活性使其能夠應對各類語言相關的任務，例如回答問題、翻譯、總結和句子補全等。這種多功能性讓 LLM 能夠為內容創作、客戶服務、教育等領域提供支援，同時改變人們與搜尋引擎及虛擬助理的互動方式。
生成式人工智慧的支柱
LLM 的生成能力使其能夠根據少量提示生成流暢且富有創意的內容，成為生成式人工智慧（Generative AI）的基礎。例如，OpenAI 的 GPT-3 及 ChatGPT 模型不僅能生成自然語言，還能辨識數據模式並實現高質量的對話生成龐大數據的能力。此外，LLM 擁有數十億甚至數千億參數的架構，如 GPT-3 擁有 1750 億參數，AI21 Labs 的 Jurassic-1 Jumbo 則有 1780 億參數，這些參數支援 LLM 在更大數據集上進行訓練和應用，提升其理解和生成複雜內容的能力 。
LLM 大型語言模型如何運作？
大型語言模型（LLM）運作的原理可以簡單理解為，它透過大量的資料學習語言，並運用一些技術來理解和生成人類語言。以下是簡化的解釋：
- 字詞的理解方式：LLM 會把每個字詞變成一種數學表示，讓模型可以知道哪些字詞的意思比較接近。這樣一來，像是「貓」和「貓科動物」這樣有關聯的詞在模型裡也會靠得比較近，讓它更容易理解這些字詞之間的關係。
- 轉換器架構：LLM 使用「轉換器」（Transformer）這個架構來處理語言。轉換器架構裡的「編碼器」部分會把輸入的文字轉成數字，分析字詞的意思和文法結構；「解碼器」則會用學到的知識生成符合上下文的文字回應。
- 專注於關鍵字詞：LLM 的「注意力機制」讓它能夠針對每個輸入的不同部分給予適當的重視。舉例來說，如果使用者的輸入句子提到「bank」，模型會根據上下文來判斷這裡的「bank」是指金融機構還是河岸，從而提供更符合情境的回答。
LLM 大型語言模型有哪些實際商業情境？
內容生成
大型語言模型（LLM）能夠生成豐富的文字內容，適用於行銷文案、部落格文章、社交媒體貼文等。舉例來說，GPT-3、Claude 等模型可以產出有條理的內容，並能模仿特定品牌的風格，提升文案的吸引力與品牌一致性。
客戶服務與智慧客服
LLM 可用於即時解答顧客問題，透過自然語言處理（NLP）提供智能化客戶服務。例如，結合檢索增強生成（RAG）技術的客服系統能快速從知識庫中找出答案，像是 Google Gemini 就被廣泛用於自助服務平台中。
程式碼生成
開發人員可利用 LLM 來自動產生程式碼，減少手動編寫時間。例如，GitHub Copilot 能根據開發人員的提示生成程式碼片段，並支援多種程式語言，顯著提升開發效率。
分類與資訊擷取
LLM 可以有效地將大量的文件資料依據其語意進行分類，並從中提取出關鍵訊息。例如，在市場調查中，LLM 可自動將顧客回應分類為「積極」或「負面」，協助企業進行更深入的數據分析。
LLM 大型語言模型有哪些缺點？因應方式為何？
幻覺現象
大型語言模型（LLM）存在「幻覺」現象，即在無法精確回答時，生成的回應雖然表面上看似合理，但實際上並不正確。這是因為 LLM 主要根據語言規則與訓練數據生成回應，並未真正理解問題的內涵。因此，LLM 在面對未知或模糊情境時，可能會信心十足地給出錯誤答案，容易引起使用者的混淆或誤導。
為解決此問題，檢索增強生成（RAG）技術成為了重要的解決方案。RAG 透過外部驗證機制，在生成回應前先從權威數據來源中檢索相關資訊，使生成模型能夠參考這些準確的知識，從而減少幻覺現象，提升答案的可信度。舉例而言，KDAN AI 即採用了 RAG 技術來幫助企業克服此限制，透過引入權威知識庫，KDAN AI 可以在生成答案之前可以自動查詢，並整合即時更新的外部數據，確保回應的正確性，為企業提供更可靠的解決方案。
更新時效性
LLMs 的訓練數據通常有固定的截止日期，因此在面對最新的產品資訊、政策變動或市場動態時，模型可能會因訓練資料過時而無法提供準確回應。這在快速變動的商業環境中尤為明顯，導致回應內容的時效性不足，進而增加誤導風險。
為了解決此問題，檢索增強生成（RAG）技術也是一種有效的方法。RAG 透過檢索模組即時查詢外部知識庫或更新的資料來源，使生成模組基於最新的資訊生成回應。這樣的設計可幫助 LLM 獲取訓練後的最新知識，為使用者提供及時且準確的答案。
安全性考量
由於 LLM 並非專為安全存儲設計，因此可能無法妥善處理機密資料。許多使用者將工作文件上傳至 LLM 以提高效率，但模型可能無意中洩露敏感資訊。為因應此項限制，企業在挑選 LLM 時，可以留意該提供服務的供應商是否符合相關資安認證，舉例而言，KDAN 符合 ISO27001 與歐盟 GDPR 規範，所提供的 KDAN AI 服務也在此規範下，因而可以協助企業避免此項缺點。
目前有哪些 LLM 大型語言模型？
目前市場上有多款著名的大型語言模型 (Large Language Models, LLM)，各自具備不同特點與應用場景，以下是一些最受歡迎的 LLM 及其主要用途：
KDAN AI
KDAN AI 是結合數位文件、企業工作流程到數據決策的一條龍 AI 智能化服務，以更全面且多元的模組化技術整合服務，滿足企業不同情境的使用需求，提升企業營運效能及商業附加價值。KDAN AI 也與 KDAN 旗下的產品 KDAN PDF Reader 結合，並利用 LLM 模型與 RAG 技術，使用者將可以使用 KDAN AI Chatbot 進行自動文件摘要與分析，並自動遮蔽敏感訊息以確保數據安全，將能大幅減少企業在日常業務上的時間成本，提高商業價值。
GPT-3.5
由 OpenAI 開發，是一款具備高度語言生成能力的模型，能夠理解並產生類似人類的文字。主要應用於內容創建和優化，如撰寫廣告文案、社交媒體貼文及電子郵件，適合行銷和內容創作。
GPT-4
OpenAI 推出的高階模型，功能強大且可與多種第三方工具整合。GPT-4 的應用範圍涵蓋從網站設計到互動內容生成、針對性廣告等，適合需要多功能解決方案的企業。
Gemini
由 Google AI 支援，定位為 OpenAI 的競爭產品。Gemini 的特點在於可以執行圖像讀取、格式化資訊，並以結構化方式回答查詢，適合需要視覺化解決方案的應用場景。
KDAN AI 運用 LLM，帶領企業創造商業價值
KDAN 長期致力於發展 AI 智能化數位工作流程解決方案，並發展 KDAN AI 服務，結合旗下產品與服務 KDAN PDF Reader、ADNEX 等，以 LLM 模型與 RAG 技術，為企業客戶提供最符合商業情境的服務，提升企業商業價值。若企業對於 KDAN AI 更詳細的說明與服務內容有興趣，歡迎至官網瀏覽 KDAN AI 服務，或是追蹤我們的 LinkedIn，了解更多關於 KDAN AI 的最新資訊！