什么是LLM大语言模型

LLM的全称是，Large Language Model，简称LLM，翻译为大语言模型，其核心是模拟人类语言的复杂规律，实现语义理解、推理分析、文本生成等任务，主要目的是实现能读懂和说出人类语言的模型。

为什么叫大语言模型，我们首先从字面上来看，一是大，大有两个含义，一是参数规模大，二是用于训练模型的数据量大。

先说参数规模大，大模型包含大量参数，数量以亿为单位起步，主流模型参数量为百亿、千亿级别，不久的将来可以看到万亿级别的参数量，而且参数量只会随着技术的发展越来越大，因为人类需要越来越强的模型。很多人可能无法理解什么是参数，可以把大模型想象成一个公司，公司里面的员工就是一个个的参数，正常情况下员工越多，公司的业务能力就越大，大模型的参数量就是如此。

然后是用于训练大模型的数据量大，大语言模型的训练数据是文本数据，以chatgpt举例，它的训练数据量为45T，很多人可能对这个单位没有概念，以中国国家图书馆举例，它里面有5000万册图书，而45T的数据量相当于900个国家图书馆的文字量，也就是450亿册图书的文字量，可见训练的数据量之大。

第二是，大语言模型的语言两个字，这里可能会有歧义，因为有人会把语言理解成语音，其实不是的，这里的语言仅仅指代文字，而语音不仅包含文字，还包含语气语调等信息，所以大语言模型更准确的说是大文本模型。

第三是，大语言模型的模型两个字，模型的意思是，它是为了解决某一类问题的一整套成体系的方案，好比一个建筑模型，它是解决我们要在特定空间内提供足够可使用空间的方案，大语言模型可以描述成，为了解决人和电脑进行自然交流的解决方案。

大语言模型是基于海量文本数据训练的深度学习模型，能够理解和生成自然语言文本，拥有百亿、千亿甚至万亿级别的参数量，目的是模拟人类大脑的神经元数量及其运作模式。是具备强大语言理解与生成能力的人工智能模型，其核心在于通过海量数据和超大规模参数学习人类语言的规律。

大语言模型被也称为通用人工智能的雏形，是因为它并非只为某一类任务专门训练，而是具备了高度抽象与泛化的语言能力。比如它可以根据学习到的写诗能力，来写歌，虽然它重来没有专门训练过写歌，这就是大语言模型的通用性。

大语言模型的产品有很多，比如：
​​国内：深度求索公司的deepseek系列、阿里巴巴公司的通义千问Qwen 系列、字节跳动公司的豆包
国外：OpenAI公司的GPT系列、Google公司的Gemini系列、Meta公司的Llama系列

大语言模型不是一个聊天机器人，而是未来智能系统的语言中枢，语言就是命令，提示词就是具体的功能调用方式。它能听懂人话、执行任务、调接口、生成内容、调用工具，是 AI 迈向通用智能的核心跳板，所以deepseek在国内发布的时候才会引起巨大的震动，因为我们终于可以在AI人工智能的赛道上有了零的突破。未来十年，一切软件都值得被重写，一切产品都值得被AI再定义。