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LLM
模仿人類語言處理和生成
大型語言模型（LLM）基於人工智慧（AI）和自然語言處理（NLP）技術，用於理解和生成語言。
這些模型模仿人類處理和生成語言的能力，並在多種應用中顯示出巨大潛力。
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LLM的優勢
強大的自然語言處理能力
LLM能夠深入理解人類語言的細微差異，執行從簡單問答到複雜程式編碼等多種任務，生成上下文連貫的文本。
靈活的模型調整
透過餵入大量不同風格和主題的文本資料，LLM可以適應各種應用場景，滿足特定任務需求。
自我學習與優化
LLM透過自我學習技術，能夠理解基本的語法、語言和知識，並在訓練過程中不斷調整參數，提高預測準確性。
LLM的應用
企業知識庫管理
LLM結合檢索增強生成（RAG）技術，將分散的知識資源整合，方便員工查詢內部資料，提高工作效率。
聊天機器人
LLM能夠理解和生成自然語言，使聊天機器人進行更自然流暢的對話，提升用戶互動體驗，回答各種問題，提供建議或解決問題。
程式碼生成
LLM能夠根據自然語言描述，快速生成對應的程式碼片段或完整的函式，對於重複性高的程式碼撰寫工作，能有效提升開發效率。
文字分類與情緒分析
LLM可以對文本進行分類，分析客戶評論的情緒，協助企業了解客戶反饋，改進產品和服務。
LLM的工作流程
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接收輸入提示
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