大型語言模型如何運作概念圖

從五個主題群組檢視模型生命週期

此範例將「大型語言模型如何運作」整理為訓練、架構、推論、限制與使用情境五個主題。每個分支包含四則簡短筆記。訓練分支介紹下一個 token 預測、微調與 RLHF；架構分支介紹 Transformer、token、context window 與參數。

推論分支依序說明將提示詞分詞、前向傳播、取樣與 token 生成。其他分支則列出限制與用途範例，例如程式碼審查、摘要、翻譯與寫作。這些簡短標籤省略了比較特定模型所需的細節。

請將 token 大小、記憶、訓練規模與推理能力等說法視為簡化的學習筆記，並對照正在討論的模型進行查核。若要提出更精確的版本，請加入明確的模型、參考資料與讀者程度。