大型语言模型 (LLM) 并不像人类那样“理解”情感或意图，但它们可以通过模式识别来模拟这种理解。 LLM 在海量的文本数据上进行训练，其中包括情感表达和上下文线索的示例。 通过分析单词、短语和上下文之间的统计关系，它们学习将特定的语言模式与情感或意图联系起来。 例如，像“我对结果感到非常兴奋！”这样的句子在统计上与积极情绪相关联，而“这太令人沮丧了”则与消极情绪相关联。 然而，这并不是真正的理解——这只是基于训练数据的概率猜测。 该模型缺乏对情感或意图实际含义的主观体验或意识。
LLM 可以通过微调或提示工程将用户输入映射到预定义的类别来识别意图。 例如，客户服务聊天机器人可以通过将其输入与训练数据中类似的示例进行比较，将用户的消息分类为“投诉”、“请求”或“咨询”。 情感分析 API 等工具利用此功能来标记文本中的情感基调。 但是，准确性取决于训练数据的质量和多样性。 讽刺、文化细微差别或模棱两可的措辞（例如，“那真是太好了”）可能会让模型出错，因为它们依赖于表面模式而不是更深层次的上下文推理。 如果模型在其训练中没有遇到过“blast”的讽刺用法，它可能会错误地将“这次会议很愉快”理解为积极的。
对于开发者来说，关键在于 LLM 是用于近似基于情感或意图的分析的工具，而不是人类判断的替代品。 当它们与明确的用例和验证机制相结合时，效果最佳。 例如，使用情感分析的反馈系统可以标记负面评论以进行跟进，但人类应该审查边缘案例。 同样，聊天机器人中的意图分类需要使用真实世界的数据进行严格的测试，以处理用户措辞的变化。 虽然 LLM 可以自动化情感或意图检测的部分过程，但它们的输出应被视为概率，而不是确定性。 将它们与基于规则的逻辑或特定领域的训练数据（例如，医学语言与休闲语言）相结合通常会产生更好的结果。 最终，它们的有效性取决于开发者如何定义、训练和约束其应用程序。