LLM（大語言模型）是基於深度學習技術的模型，通過在海量文本數據上進行訓練，能夠執行多種自然語言處理（NLP）任務，如文本生成、分類、問答、翻譯等。這些模型通常包含大量的參數，例如GPT-3、PaLM、Galactica和LLaMA等模型，它們的參數數量達到了數千億甚至更多，使得它們能夠識別、翻譯、預測或生成文本。
LLM的工作原理關鍵在於其使用Transformer模型架構，這是一種由編碼器和解碼器組成的神經網路，能夠並行處理整個序列的數據，從而加速訓練過程。這些模型首先通過大量文本進行無監督學習，從而理解語言的複雜模式。然後，它們可以通過微調來適應特定的任務，如文本分類、問答、文檔摘要等。
LLM的套用領域非常廣泛，包括醫療保健、金融、娛樂等，支持翻譯、聊天機器人、AI助手等多種NLP應用程式。隨著技術的進步，LLM的參數數量和性能都在不斷提升，預計未來將在更多領域發揮重要作用。