大型语言模型（LLM）是一种人工智能系统，通过在海量文本数据上进行训练，旨在理解和生成人类语言。这些模型使用神经网络，特别是 Transformer 等架构，来处理词序列并学习语言中的模式。“大型”一词指的是它们的规模：LLM 通常具有数十亿或数万亿个参数，这些参数是在训练过程中调整的数值，用于捕捉词汇和概念之间的关系。例如，像 GPT-3 或 Llama 2 这样的模型通过分析文本来预测序列中的下一个词，从而实现回答问题或编写代码等任务。它们的有效性源于接触各种数据源，如书籍、网站和技术文档，使其能够处理广泛的主题和风格。
LLM 通过将文本分解为称为 tokens（例如，词或子词）的更小单元并分析这些 tokens 之间的关系来工作。Transformer 架构使用自注意力等机制来衡量句子中不同 tokens 的重要性，使模型能够专注于相关的上下文。在训练过程中，模型调整其参数以最大程度地减少预测错误，从而逐渐提高其生成连贯且符合上下文的输出的能力。开发者通常通过 API（例如 OpenAI 的 GPT-4）或 Hugging Face 的 Transformers 等开源框架与 LLM 交互，这些框架提供可以针对特定任务进行微调的预训练模型。例如，开发者可以使用 LLM 通过输入代码注释并生成摘要来自动化文档，或者创建一个能够理解有关 API 的技术查询的聊天机器人。
尽管 LLM 功能强大，但它们也有局限性。它们可能会产生听起来合理但不正确的答案，特别是在处理小众或快速变化的主题时。例如，如果其训练数据不包含最新的框架更新，LLM 可能会生成过时的代码示例。此外，它们的输出可能反映训练数据中存在的偏差，需要仔细验证。开发者应将 LLM 与传统方法（例如基于规则的验证或数据库查询）相结合，以提高可靠性。计算成本是另一个需要考虑的因素：在本地运行大型模型可能需要专用硬件，而基于云的 API 会产生使用费用。尽管存在这些挑战，LLM 仍为代码补全、错误消息解释或生成测试用例等任务提供了实用的工具，因此，在使用时充分了解其优缺点，它们将非常有价值。