大语言模型（LLM）之所以是处理 NLP 任务的强大工具，是因为它们结合了三个关键因素：规模、架构和适应性。它们的有效性源于在海量文本数据上进行训练，使用高效处理上下文的 Transformer 架构，以及能够通过少量微调适应特定任务的能力。这些要素共同作用，使模型能够在各种应用中高精度地理解和生成人类语言。
首先，LLM 的规模——包括训练数据量和模型大小——起着关键作用。GPT-3 或 BERT 等模型是在数 TB 的文本数据（来自书籍、网站和其他来源）上训练的，这使它们能够学习语法、语义甚至领域特定知识中的模式。例如，在医学文献上训练的 LLM 可以更有效地回答健康相关问题，因为它已经内化了术语和概念。海量数据还有助于模型处理罕见或含糊的短语。开发者可以使用 LLM 构建翻译工具，因为它能够识别跨语言的习语（例如，“raining cats and dogs”意为“倾盆大雨”），而小型模型可能无法做到这一点。
其次，Transformer 架构——特别是自注意力机制——使 LLM 能够处理文本序列，同时权衡每个词相对于其他词的重要性。这使得模型能够捕获长距离依赖关系和上下文。例如，在“The bank charged fees because it was close to a river.”（银行收费是因为它靠近一条河）这样的句子中，模型可以通过分析周围的词来推断“bank”指的是金融机构，而不是河岸。Transformer 还能并行处理输入，使其比循环神经网络（RNN）等旧架构更快、更高效。这种效率正是开发者可以将 LLM 用于实时应用（如聊天机器人或自动完成功能）而无需显著延迟的原因。
最后，LLM 具有适应性。预训练模型可以使用相对较小的数据集针对特定任务进行微调。例如，开发者可以采用一个通用 LLM，并使用客户支持日志对其进行再训练，以创建一个理解行业术语的专用助手。这种灵活性减少了从头开始构建针对特定任务模型的需要。提示工程（例如，“Summarize this article: [text]”，即“总结这篇文章：[文本]”）等技术进一步简化了定制过程。此外，LLM 可以处理零样本学习或少样本学习，即模型执行其未明确训练过的任务，例如使用少量示例对非英语语言中的情感进行分类。这种适应性使 LLM 成为资源有限的开发者处理各种项目的实用工具。