1.0 什么是LLM？大规模语言模型的定义与应用
1.0 什么是LLM？
LLM（大规模语言模型）是自然语言处理（NLP）领域的突破性技术。通过对海量数据集的训练，这些模型具有理解上下文并生成自然、类人文本的能力。本文提供了LLM的基础知识，介绍了它们的作用以及与传统机器学习模型的区别。
1.1 定义与概述
LLM是包含数亿到数万亿参数的先进语言模型。这些参数通过在庞大的文本数据集上进行训练，使LLM能够理解上下文，并生成语法准确、连贯的句子。它们类人般的理解能力使其在多种NLP应用中非常灵活。
1.2 在自然语言处理中的作用
LLM在各种NLP任务中表现出色，包括翻译、摘要、问答和文本生成。通过利用其先进的上下文理解能力，这些模型超越了传统的基于规则的系统，提供了更准确、更灵活和可扩展的解决方案。
1.3 与机器学习的区别
传统的机器学习模型通常针对单一任务进行优化，需要针对新应用进行重新训练。而LLM则是通用模型，在初步训练后可以适应不同的任务。得益于迁移学习等技术，LLM的多功能性使其区别于传统模型。然而，它们的计算需求远超传统模型。
在接下来的章节中，"LLM的定义与概述"，我们将深入探讨LLM的组成部分，包括它们的结构、可扩展性，以及如何通过训练执行高级NLP任务。
下田 昌平
作为株式会社Receipt Roller的CEO兼CTO，目前负责开发电子收据服务以及自动将对话分类并生成行动任务的系统「ACTIONBRIDGE」。从小便接触编程，1996年参与开发测量仪器的相关程序，始终保持着对技术的深刻探索与热情。 在此前的职业生涯中，曾担任日本最大呼叫中心行业企业的子公司——一家研究开发公司的CEO/CTO，领导了多个技术开发项目。目前，我依然活跃在编程的最前沿，持续书写代码。搜索历史
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下田 昌平
作为株式会社Receipt Roller的CEO兼CTO，目前负责开发电子收据服务以及自动将对话分类并生成行动任务的系统「ACTIONBRIDGE」。从小便接触编程，1996年参与开发测量仪器的相关程序，始终保持着对技术的深刻探索与热情。 在此前的职业生涯中，曾担任日本最大呼叫中心行业企业的子公司——一家研究开发公司的CEO/CTO，领导了多个技术开发项目。目前，我依然活跃在编程的最前沿，持续书写代码。