LLM（大型語言模型）是一種基於深度學習的自然語言處理模型，它通過在海量文本數據上進行訓練來理解並生成人類語言。LLM的特點是具有龐大的規模，包含數十億到數千億的參數，這使得模型能夠學習並掌握語言的複雜模式，包括句法、語義和上下文信息，從而生成連貫、有意義的文本。
LLM能夠執行多種自然語言處理任務，例如文本分類、問答、對話、摘要、翻譯、情感分析等，是通向人工智慧的一條重要途徑。這些模型通常基於Transformer架構，該架構由編碼器和解碼器組成，使得模型能夠同時處理文本中的編碼和解碼問題。
值得注意的是，儘管LLM在自然語言處理任務中表現出色，但它們仍然存在一些限制和挑戰，例如計算資源的巨大需求、數據偏見、錯誤風險以及數據隱私和合規性挑戰。