如今，大语言模型（LLM）及其支持的应用程序（如 ChatGPT）已经成为最热门话题之一。LLM 主要针对的是人类语言，同时也包括代码等不同机器语言，甚至已经开始涵盖 DNA 等基因语言。本期大模型干货，一起走近 LLM 的 7 大主要功能。

L · L · M

为了更好地理解大语言模型（LLM），让我们来解构一下它的名称：

Large（大）：大语言模型首先需要接受大量、高质量的数据进行训练。据报道，GPT-3 模型涉及超过 1750 亿个参数以及 45TB 的文本数据量。

Language（语言）：意味着 LLM 主要以语言为基础进行操作。

Model（模型）：模型用于在数据中查找信息或根据信息进行预测。

如今，随着基于大语言模型的聊天机器人程序 ChatGPT 及图像多模态大模型系统 DALL-E 的火爆，越来越多的大模型正不断被开发。据此前报道，仅国内就已经发布了超过 100 个大模型，“百模大战”一触即发。

LLM 的 7 大主要功能

生成

LLM 最常见的功能之一是根据用户的 prompts 生成内容。主要目标是提高知识工作者的效率，或替代一些初级人工工作，比如对话式人工智能，聊天机器人，代码助手等。

总结

随着数据量持续爆炸式增长，言简意赅的摘要总结可以帮助我们理解文章、播客、视频、财报、电话会议等。LLM 可以生成抽象摘要，即新颖的文本来代表较长内容中包含的信息；也可以生成提取摘要，即根据提示检索到的相关事实提取总结为简洁的内容。

改写

使用 LLM 将文本从一种形式转换为另一种形式也是一种常见的大语言模型用途。这样做可以纠正拼写或语法错误。翻译也可以被视为改写的一种形式。

搜索

由于现在的人们更常使用长词、短句、明确的问题等多种方式进行搜索，LLM 技术在搜索功能中就显得格外重要。例如神经搜索（neural search），它可以更深入地理解语言并找到相关的结果。此外，很多隐性的搜索功能也在逐渐采用 LLM 来进行更加精准的推荐，如客服机器人，产品服务推荐等。

回答

回答问题可以被视作是搜索和总结的结合：首先理解用户的询问意图，搜索相关数据并进行总结，然后给出一个明确的答案。开发者会考虑到不同模型的组合性，并为更多应用创造可能。

聚类

聚类是根据文档的内容特征进行分类的功能。无需客观设定具体分类，LLM 会根据内容的特性和理解进行聚类，有助于帮助人们快速理解内容。尤其对于大量数据的预处理和分析方面，会产生很大助益。

分类

分类可以将大量数据根据已有的分类系统进行分发。分类的用例包括：意图分类、情绪检测和危险行为识别等。

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