2026 ┃6 大重點懶人包，快速掌握 LLM 大型語言模型核心原理

站在資訊變化快速的今天，我們正處於人類歷史最劇烈的技術變革中。

看看你的四周：從手機裡能與你流暢對話的虛擬助理、到自動為你草擬報告的辦公軟體，這背後都是 LLM 大型語言模型。

理解 LLM 已經成為像是使用 Google 搜尋引擎般必備的基礎技能。

第一：3 大特點快速了解 LLM

特點 1 ：LLM 是什麼意思？

LLM 的英文全部名稱是 Large Language Model 大型語言模型。

從字面上來看：

📍「 大型 」指的是模型具備數十億甚至數萬億個參數 Parameters ，在大數據裡面進行訓練

📍「 語言模型 」指的是，可以讓電腦理解、生成並預測人類的運算系統。

特點 2：原理

LLM 大型語言模型的運作核心原理可以把它想成是：LLM 像是讀過人類文明後，所有的數位化書籍、文章、程式碼，然後放入一個超級大電腦裡面。

超級大電腦裡面不單只是一個簡單的檢索關鍵字工具，而是透過深度學習得技術，抓取人類語言中的語義細節、不同文化中產生出的語意、以及邏輯推理能力。

特點 3：LLM 優點 vs 缺點

LLM 大型語言模型發展至今，對人類產生了重大的結構性影響。麥肯錫有做過一個研究報告：LLM 大型語言模型數據每年可能為全球經濟帶來翻倍的價值提升，但是同時也伴隨著嚴峻的挑戰。

LLM 優點：提高生產力

LLM 大型語言模型能協助：

• 程式設計師透過 LLM 快速除錯
• LLM 大型語言模型能幫助研究人員快速彙整多篇文獻
• LLM 協助創意者提供靈感
• LLM 提供教育領域者，多版本教材整合在生活中，讓教育更生活化
• 在醫療輔助上，LLM 能增加更準確的判斷
• LLM 在多國語言的即時翻譯上，可以降低溝通成本，人人都是翻譯員

LLM 缺點：缺乏信任與社會衝擊

LLM 大型語言模型也可能帶來的風險：

• 幻覺問題：LLM 大型語言模型有時候會一本正經的編造錯誤資訊，如果應用在，法律或是醫療高風險領域，會提高負面的影響程度
• 偏見與歧視：在 LLM 訓練模組數據中，資料有時候會包含人類社會的偏見，這時候，LLM 大型語言模型可能會放大這些歧視
• 勞動力市場重塑：許多知識型工作面臨 LLM 自動化的威脅，造成社會對失業的集體焦慮
• 版權與倫理：LLM 訓練數據的授權爭議以及 Deepfake 深偽內容的氾濫，正不斷挑戰現今的法律框架

比較差異表 ：NLP ＆ LLM ＆ 生成式AI

項目	NLP 自然語言處理	LLM 大型語言模型	生成式 AI
定位	技術領域／方法論	模型類型	應用型 AI 概念
主要功能	讓電腦看懂人類語言	理解＋生成自然語言	生成全新內容
能不能產生內容	有限，多半是分析	可以	不侷限只有文字
常見任務	分詞、斷句、情緒分析、關鍵字抽取	對話、寫作、推理、摘要	寫文案、畫圖、寫程式、做音樂
技術成熟度	成熟	主流	快速爆發
是否一定要用深度學習	不一定	一定	幾乎一定
模型規模	小至中	超大，數十億至兆參數	視底層模型而定
範例	傳統 NLP API、語意分析	GPT、Claude	ChatGBT、Midjourney

NLP ＆ LLM ＆ 生成式AI 三者關係：

• NLP：教電腦怎麼理解語言，透過課本＋文法規則
• LLM：一個讀很多書、會自己寫文章的超大模型，是一個語言天才，讀遍全圖書館
• 生成式 AI：把 LLM 或其他模型拿來直接幫人產生內容，就像是請一個天才幫你寫報告、畫圖、做簡報
• 底層： NLP ⇨ 中層： LLM ⇨ 應用層： 生成式 AI

第二：LLM 架構有哪些？常用 3 大架構介紹

LLM 大型語言模型 3 大核心架構：LLM 的核心技術架構主要是基於 Transformer 模型，首次提出 LLM 的核心架構概念是在 2017 年 Google 科學家聯合發表的論文中。

第一核心 LLM 架構：詞嵌入與標記化（ Tokenization ＆ Embedding ）

首要概念是 Token：模型會將文字拆成做小單位，也就是我們平常在使用 AI 對談時候，每日的限制上限，就是透過用 Token 來計算。

拆成 最小單位 Token 之後，再轉換為高維空間的向量，讓電腦能用數學的距離計算方式，讓電腦理解詞彙之間的關係。例如：國王 vs 皇后，這兩個詞彙在向量空間中的距離會非常的近。 

第二核心 LLM 架構：注意力機制（ Self Attention Mechanism ）

注意力機制，在 LLM 大型語言模型架構上，是主要中之重的核心概念。

主要是在處理一句話的時候，同時間「 注視 」句子中的所有詞彙，並判斷哪些詞彙對於理解這一句話的語意最重要。例如：颱風來襲，便利商店因為水位上漲的因素，需要關閉 ➡️ 注意力機制 self Attention 在這一句話，可以幫助精準判斷這裡的主詞詞彙「 便利商店 」指的是，因為便利商店位於河岸邊，水位上漲，導致要關閉的這個動作，指的是問題源頭是：河岸，不是便利商店本身。

第三核心 LLM 架構：機率預測（ Probability Prediction ）

LLM 大型語言模型本質就是一個超級複雜的文字接龍。LLM 會基於前面的語境，計算下一個 Token （ 文字的最小單位 ）出現的機率分佈。

這個方式，是透過大規模語意資料庫中預先的訓練Pre tranning，讓 LLM 大型語言模型學習複雜的語言規律和人類的語意認知、語義辨識。

第三： LLM 常用的模型有哪些？ 5 大模型介紹

模型	系列
Open AI	GPT 系列的 GPT ⎻ 4o、GPT ⎻ 5
Google	Gemini
Meta	Llama
Anthropic	Claude
Deepseek	Deepseek R1

第一類 LLM 模型：Open AI GPT 系列（ GPT ⎻ 4o、GPT ⎻ 5  ）

Open AI  以 GPT ⎻ 4o 全能的多模樣，包含：文字、語音、影像即時互動，能夠讓用戶在互動的過程，可以順暢地完成許多想要達到的成果，而發布的 GPT ⎻ 5 則在 AI 幻覺與提升複雜的任務邏輯也有明顯改善，Open AI GPT 系列也是目前大多數人所使用訓練的 LLM 大型語言模型的前兩大工具。 

第二類 LLM 模型：Google Gemini 系列（ Germini 3 Pro ）

Google 的 Germini 模型靠著強大的「 長段落的上下文視窗 」深植用戶的心。並且能夠結合 Google 自家的 Google Workspace，讓原本長期使用 Google 電子郵件的 gmail 用戶，能夠無縫結合。此外，升級後的版本，能夠處理超過 100 萬甚至 200 萬個的 Token ，具有處理極長文的能力。 

第三類 LLM 模型：Anthropic Claude 系列（ Claude 4.5 , Claude 3.7 Sonnet ）

Anthropic 是由 Open AI 前成員創立的，Claude 模型主打安全性、追求更像人類的筆觸情感、文筆自然，受到專業寫作者。 此外、Claude 的程式編碼能力出色，而且對於倫理框架與安全性有嚴格把關控管，所以也深受企業者的喜愛。

第四類 LLM 模型：Meta Llama 系列（ Llama 4 ）

Meta 開發的 LLM 大型語言模型，與其他常用的 LLM 大型語言模型不太一樣，Meta 的 LLM 大型語言模型著重在「 開源 」，所以 Llama 在全球是佔有目前最強大且最受歡迎的開源模型，Llama 可以讓開發者可以在自己的伺服器上部署，不需要依賴外部的 API ，可以在自己的伺服器部署，對於企業來說，是最在意的一環節。

第五類 LLM 模型：Deepseek 系列（ DeepSeek – R1 ）

Deepseek 的 LLM 模型算是最晚竄起的，但是表現強眼，Deepseek 是來自中國的一個大型語言開發發模型 LLM，在 2024 至 2025 間迅速崛起，尤其是在 Deepseek – R1 的推理能力上表現驚人，其主要原因可能為，中國的人口龐大，短時間的大量數據模型訓練，普及率飆升，讓推理能力表現佳。

第四：LLM 可以做什麼？ 4 大應用場景

先了解 LLM 會思考嗎？是否有推斷力

LLM 的思考，不會是人類的這種思考模式！LLM 的思考能力是透過預測「 下一個最合理的字是什麼 」。

LLM 的運作方式：看過成千上萬的書籍、文章、對話，然後透過學過的統計規律，根據上下文來推測下一步最可能出現的詞語。所以我們看到 LLM 大型語言模型的推斷力、思考力，其實是邏輯推理與分析步驟，模仿人類的語言結構，所以會讓我們誤以為是思考模式。

LLM 第一應用場景：內容創作與知識管理

LLM 大型語言模型最直接的應用是透過對海量眾多的資料理解，可以大幅提升資料處理的時間，常使用在自動化寫作、長文總結、多語言翻譯。

• 自動化寫作：生成 SEO 文章、社群貼文、電子郵件撰寫、甚至可以根據品牌文化的口吻進行文章修飾。
• 長文總結：可以快速摘要數百頁的財報、法律合約或是學術論文，並從中截取關鍵數據。
• 多語言翻譯：可以實現更具上下文的語意、非生、忽略語意的即時翻譯。

LLM 第二應用場景：程式開發與技術支援

在程式開發與技術支援中，LLM 大型語言模型最常被扮演應用在工程師的輔助助理角色，可以協助自動化編碼、Bug 檢測與除錯、技術文件生成。

• 自動化編碼：能夠根據自然語言描述生成 Python、Javascript  等多種語言的程式碼
• Bug 檢測與除錯：可以協助工程師檢測讀取程式碼並且指出邏輯漏洞，提供修復建議，提高解除 bug 的效率。
• 技術文件生成：能夠自動為既有的程式碼做編寫成易懂的註解與文件檔案。

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LLM 第三應用場景：商業分析與決策支援

隨著 LLM 生成的成熟度越趨成熟，LLM 被應用在整合在 ERP 與 CRM 的系統越來越普遍。像是應用在客服系統的輿情與情緒分析、數據即時問答、流程自動化。

• 輿情與情緒分析：分析社群媒體或客戶評價，識別消費者對產品的正負面情緒趨勢
• 數據即時問答：管理者可以直接用口語詢問 LLM ：上季台北地區業績下滑的原因是什麼，LLM 模型會自動檢索數據庫並給出答案。
• 流程自動化：透過 LLM 模型，可以自動處理發票、報銷單據、並進行異常檢測。

LLM 第四應用場景：客戶體驗與個人化服務

LLM 在消費零售中，最常被應用在智慧客服取代人力的勞動，以及購物體驗的個性化推薦，再教育體制下，也被常用來使用客製化的教育教材調整。

• 24 小時的智慧客服服務：可以提供超越傳統人力運作的方式，透過關鍵字提取，理解複雜問題簡化問答，即時的處理退換貨或初步的技術諮詢。
• 個人化推薦：根據使用者的對話紀錄，精準推薦商品或是學習內容。
• 教育助理：LLM 模型中，可以充當一對一的個人導師，根據學生的理解程度調整教學進度。

第五：如何訓練自己的 LLM？初學者模型訓練 4 大步驟

第一步驟選擇訓練 LLM 模型的起點：訓練路徑

大多數的企業或是個人，不會從頭開始訓練自己的 LLM 模型，因為那需要數百萬美元的 GPU 算力。通常會透過現有的開源模型，例如，透過以下方式：

• 現有的開源模型下微調：拿現有的開源模型，餵入你的特定數據，讓 LLM 訓練模型學會你的說話風格或是專業術語。
• 檢索增強生成 RAG：透過檢索不算是真正的訓練，但是效果會是最好，因為可以讓LLM 模型回答前牽去翻閱你提供的知識庫，確保回答的資訊是有憑有據。
• 預訓練：當擁有海量數據和強大算力時，才建議執行預訓練，不然成效不高。

LLM 訓練第二步驟：選擇高品質的數據

模型得成效效果往往取決於數據的質量，因為，數據的餵讀佔據了訓練 LLM 模型百分之八十的工作量。會有以下步驟進行：

• 清洗與格式化：移除你餵讀的重複內容、錯誤資訊、並將數據轉換為可讀模式。
• 指令微調數據：當要訓練 LLM 模型時，準備大量的問題與答案，這是對訓練教導模型如何遵循特定指令來提供訊息，是很重要的一個步驟。
• 多樣性：為了確保數據涵蓋各種可能的應用場境，也能避免模型過度擬合 Overfitting。

LLM 訓練第三步驟：硬體與算力配置

訓練 LLM 需要強大的 GPU 算力，GPU 算力可以透過本地訓練或是雲端訓練。

• 本地訓練：適合小型模型，要注意的是電腦硬體顯卡內容至少需要 24 GB 以上，不然容易造成運作不順暢的情況發生。
• 雲端訓練：目前常用的雲端訓練，會透過 AWS、Google Cloud、Lambda Labs 租用。
• 高效能技術配置：使用 LoRA 低功耗廣域網路無線通訊技術或是 QLoRA 高效微調LLM 大型語言模型技術，可以減少算力配置，只要一張顯卡就能完成百億級模型的微調。

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LLM 訓練第四步驟：評估與部署

在進行 LLM 部署之前，要先評估現有的數據資料，是否有可導入的可行性？以及數據資料是否充足？可執行以下步驟：

• 評估：使用 LLM 模型未見過的測試集。需要特別注意檢查 LLM 模型回答的訊息是否正確，有沒有出現幻覺，也就說，只依循你的問題來回答，沒有經過判斷，為了回答而回答！
• 量化：LLM 模型訓練完成後，需要將模型壓縮，才能夠在一般的筆電或是伺服器上順暢運行。
• 推理：使用 LLM 模型進行部署後，可以讓 LLM 模型連結 API 窗口或是網頁介面，來提供終端想要提供的服務。

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第六：常見遇到的 5 大問題

1：算力資源與成本限制

訓練大型模型對於硬體的條件要求是滿高的，而這也是最大進入訓練 LLM 的門檻之一。往往會遇到顯示卡存力不足，常會發生在：參數過多或是訓練 LLM 批次太大時候，GPU 的容量就會瞬間潰堤，需要透過專業的繼續來解決，例如：Zero 重優化或是梯度累加的方式。

其次，電力與冷卻的問題，也是一大需要評估的一個環節，因為在訓練模型運行時候，會產生驚人的電力消耗與熱能，需要維持在運算環境的穩定環境中，需要投入很大的成本。另外一個問題是：再多機多卡的 LLM 訓練模型模組運行下，卡與卡之間的數據傳輸速度，往往成為訓練速度的絆腳石。

2：LLM 模型數據質量與偏見

在訓練 LLM 模型時候，數據清洗的步驟，往往是重要的一個環節，但也是最容易有差錯的一環。主要原因是：網路上充斥著廣告、重複內容與錯誤訊息，要正確的篩選出濤品質、具備邏輯性的語詞是一項大工程。

在導入數據時候，如果數據收集的不完整、不全面，容易在訓練數據過程中，會有歧視的言論，會讓 LLM 模型學習到這些偏見，在生成時的階段會有放大效果，可能導致後續的公關與倫理危機。

另外，也要注意的是，有時候導入的數據，會造成生成式答答的失真，所以在訓練時要避免測試集題目混入訓練數據中，不然容易產生依樣畫葫蘆的答案。

3：LLM 訓練模型不穩定與遺忘

在訓練 LLM 模型中，LLM 模型表現有時候會有不可預測的波動，例如：數學運算可能導致數值變得無限大或是趨近於零，導致訓練過程中中斷或是模型損毀。

LLM 模型訓練的時候，也會常常出現在你在進行特定的模型微調時，LLM 模型會突然忘記原本的通用能力，這時候，可以透過預留通用數據來平衡。

4：缺乏 LLM 訓練模型成功評估指標

想要知道是否訓練 LLM 成效是成功的，難以定義！因為，往往沒有一個指標性可以衡量生成的詞語是否符合邏輯、幽默感與真實性，而且，在實際應用場景中，表現的成效並不符合預期。所以往往需要大量的人類專家進行標註與對比，需要投入大量的人力與人力成本。

5：訓練時候要注意的三大風險控管

LLM 風險控管一：數據微調

傳統的全參數微調需要在新模型中更新所有的參數，這往往帶來許多挑戰，還需要擔心模型喪失預訓練 pre tranning 的通用能力、災難性遺忘。

LLM 風險控管二：數據學習課程

在訓練 LLM 大型語言模型初期時候，要先讓模型接觸簡單、清晰且具備事實性的資料，等待模型穩定後，在逐漸導入複雜的邏輯，包含：長段落的文本、文章、具備爭議性的詞語等等。

這樣的執行方式不僅能夠有效避免模型在訓練初期因為梯度波動過大而崩潰，也可以顯著提升模型的收斂速度，同時也可以減少偏見的產生。

LLM 風險控管三：RAG 架構：知識的外部化

RAG Retrieval Augmented generation 被視為目前落地最實用的方案，因為可以將知識儲存與語言生成分離、分開。當使用者提問時，系統會先在向量的資料庫中檢索相關的文件片段，再將這些片段連同問題一起餵給 LLM。

AI 不會取代你，但是會使用 LLM 的人會取代你

在未來，職場的競爭法則已經發生了轉變，LLM 大型語言模型不再是一個科技圈的熱門詞彙，LLM 已經成為像打字 、 上網一樣的基礎生存技能。

未來的職場贏家，並非那些試圖與機器運算速度較勁的人，而是那些懂得如何將 LLM 轉化為個人的外部大腦的聰明工作者。

當你掌握了 LLM 的核心原理，你便擁有了跨越專業門檻的能力。面對 LLM 掀起的改革巨浪，最危險的動作就是：留在原地。不要擔心自己沒有技術背景，現在就開始嘗試將 LLM 大型語言模型融入在你的工作流中。

LLM 大型語言模型的問與答

參考資料

參考資料一：How Language Bias Persists in Scientific Publishing Despite AI Tools

參考資料二：A Blueprint for Using AI in Psychotherapy

參考資料三：Attention is All You Need

參考資料四：The State of AI: Global Survey 2025

參考資料五：EU Artificial Intelligence Act | Up-to-date developments and …

參考資料六：Meta首席AI科學家拋離職震撼彈！直言LLM扼殺發展方向

參考資料七：《紐約時報》記者控告Meta、谷歌及OpenAI等AI侵犯版權

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