什麼是大型語言模型（LLM）？

用白話先理解大型語言模型

大型語言模型（Large Language Model，簡稱 LLM）是一種能夠理解與生成文字的 AI 模型，透過大量語言資料訓練，學會人類語言中的規律與關係。

在早期的電腦系統中，電腦只能依照人類寫好的規則運作，對自然語言的理解能力非常有限。這讓「和電腦用自然語言溝通」一直是一件困難的事。

隨著資料量增加與運算能力提升，研究者開始嘗試讓模型不是記住規則，而是從大量文字中學習語言的使用方式。大型語言模型正是在這樣的背景下誕生，它不需要逐條規則，而是透過統計與關聯性來預測下一個最合理的詞。

可以把大型語言模型想像成一個「讀過極大量書籍的人」。它不是真的理解世界，但它看過無數句子，知道哪些詞通常會一起出現、哪些回答在特定情境下看起來合理。

當你對它說一句話時，它並不是在「查資料」，而是在根據過去學到的語言模式，推測接下來最可能出現的內容。

在實際應用中，大型語言模型常被用來作為「理解與生成文字的核心引擎」，例如對話系統、文件摘要、內容生成、程式碼輔助等。

在 Vibe Coding 或 AI 協作開發流程中，LLM 扮演的是「理解人類意圖並轉譯成可執行內容」的角色，讓人可以用自然語言與系統互動。

第一個常見誤解是，以為 LLM 真的「懂」內容。實際上，它並沒有意識或理解能力，而是根據機率選擇最可能的輸出。

第二個誤解是，認為模型知道最新資訊。多數 LLM 的知識來自訓練資料，並非即時連網。

第三個誤解是，把它當成搜尋引擎。搜尋引擎是找資料，而 LLM 是生成文字，兩者本質不同。

當需求只涉及簡單、固定規則的處理時，使用傳統程式邏輯往往更穩定、成本也更低。

此外，在高度要求精準計算或即時資料一致性的情境中，單靠 LLM 並不適合。