本篇為根據Andrej Karpathy所發布的[1hr Talk] Intro to Large Language Models分享讀書筆記，內容將分成三大部分，依序說明大型語言模型為何、發展趨勢、潛在安全性問題等。
✨ Inspired by “[1hr Talk] Intro to Large Language Models”(Karpathy, 2023)
✨ 團隊成員來自國震中心與台大土木合設AI研究中心(NCREE — NTUCE Joint Artificial Intelligence Research Center)

PART 1. Large Language Model(LLM)｜大型語言模型簡介

1. Intro｜大型語言模型部署

Andrej Karpathy以Llama-2–70b為例，簡單從檔案面來說，大型語言模型包含下面兩個檔案，有了他們即可在無網路的情況下運行：

• 一定參數量的參數檔案(Parameters)：神經網路中連接各個神經元的權重參數

以 Llama 2 的Llama-2–70b，該參數檔擁有七百億個參數，其參數檔案的容量約 140 GB 上下。

其中Parameters的取得，是透過將很多資訊丟到配備GPUs的機器進行訓練(Train)，並不斷更新最終得到的weighting，所以可以想像就是將成數以萬計的資料，壓縮成Parameters。

將很多文本丟到配備GPUs的機器進行訓練，並不斷更新，最終將得到Parameters.zip。

2. LLM training｜大型語言模型訓練
大型語言模型(LLMs)的訓練主要包含預訓練(Pretraining)、微調(Fine-Tuning)兩個階段。
在預訓練階段，模型會學習來自大量網路文本（如書籍、論文、網站文章等），並透過自監督學習(Self-Supervised Learning)來掌握語言結構與知識。由於這一過程需要龐大的運算資源與時間成本，因此通常由具備強大算力的大型企業主導。
接著，透過微調(Fine-Tuning)，開發者可以進一步調整模型的行為，使其回應更符合人類的期望，這與對齊(Alignment)的概念相似，目標是讓模型生成的答案更貼近人類價值觀和需求。微調時，訓練數據通常由標註者提供，包括使用者問題與理想回應，雖然所需資料量遠少於預訓練階段，但這個過程涉及大量人力資源，因為需要人工標註與評估答案質量。
此外，為了進一步讓模型回應更符合人類偏好，還可以採用基於人類反饋的強化學習（Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF）。在 RLHF 過程中，標註者會對模型生成的多個答案進行偏好排序，並使用強化學習方法，如策略梯度演算法（Policy Gradient）來調整模型，使其更傾向於輸出人類認為合適的答案。這一技術不僅能提升模型的安全性與可靠性，還能有效減少不恰當或有害的回應。
綜合而言，LLMs 的訓練是一個多階段的過程，從大規模數據學習，到微調優化，再到基於人類反饋的強化學習，使模型的輸出逐步貼近人類需求。
LLM Training 小結：
(1) 預訓練(Pretraining)

• 執行頻率：以年來計算
• 需要非常大量的網路文件(~TB)與GPUs(~6000)
• 壓縮上述資料至神經網路中，花費大量時間及金錢成本
• 最終產物：base model

(2) 微調(Fine-Tuning)

• 執行頻率：以週來計算
• 訂定標註邏輯與規則
• 人工收集大量高品質問答文件
• 重複評估模型結果並多次迭代
• 監控模型輸出文本的品質，如觀察不當輸出、幻覺內容並修正
• 最終產物：assistant model

預訓練與微調之比較

PART 2. Future of LLMs｜發展趨勢
現階段而言，大型語言模型效能精進及評估上，根據OpenAI 研究員 Jared Kaplan 等人在 2020 年發表的論文 Scaling Laws for Neural Language Models 指出，LLM 的性能（如困惑度 Perplexity、準確率 Accuracy）受到三個主要變量影響：

• 參數數量（Model Size, N）

LLMs 的參數數量越多，模型通常越強大。這意味著更大的神經網絡能夠學習更複雜的模式與語言結構。

• 訓練資料量（Dataset Size, D）

訓練時使用的文本資料越多，模型越能學習廣泛的知識。但當資料不足時，即使模型很大，效能提升也會受到限制。

• 計算量（Compute, C）

計算資源影響模型的收斂速度與最終效能，較大的計算資源允許更長時間的訓練，讓模型學習更細緻的語言模式。

大型語言模型最終效能可以藉由模型參數量、Dataset大小、訓練計算量來預測

除本身效能之外，Andrej Karpathy亦提及一些LLM發展重點：
(1) 工具使用(Tool Use)

• 瀏覽器搜尋：當LLM需要解決問題，可能會使用網路搜尋引擎（ex. Bing）來收集資料，解決原生資料集的限制。
• 數學或程式運算：如ChatGPT 會呼叫內建的計算機程式或程式碼解釋器(Code Interpreter)執行 Python 程式，解決複雜的數學問題、進行數據分析與視覺化，或進行檔案格式轉換，提高數據處理能力。
• 繪圖：ChatGPT 串接繪圖模型 DALL·E，讓使用者能直接在對話介面中生成所需的圖片。

(2) 多模態模型 (Multimodality)
呈上點，既然大型語言模型已能繪圖，現階段能夠輸入和輸出的形式，將不限於書寫文字，亦可使用其他如圖像或音檔等媒介。

• 語音：Andrej Karpathy提及ChatGPT app接受語音，讓用戶上傳手繪的網頁模擬圖(wireframe)，進而生成相對應的 HTML 程式碼。

(3) 思考模式(thinking)轉變
心理學家 Daniel Kahneman 在《快思慢想》中提到，人腦擁有兩套思考模式：

• System 1：直覺性思考，類似於現階段的大型語言模型，能夠快速生成文本，但缺乏深度推理與反思能力。
• System 2：深度思考，需要專注力進行複雜運算等較費神費力的活動。

目前的 LLMs 主要依賴系統一(System 1)的直覺性思考方式，即透過模式匹配與機器學習的統計特性快速產生回應，然而，普林斯頓大學的研究團隊提出的「思維樹(Tree of Thoughts, ToT)」框架，則試圖讓 LLMs 具備類似系統二(System 2)的深度思考能力，讓LLMs 不再只是線性地回應問題，而是主動探索多種解決途徑，進行評估後再決定下一步行動，避免淺層回答，此外，該框架還會動態監測當前狀態，並判斷是否需要回溯至前一步，重新選擇不同的推理路徑，以尋找更優的解決方案。這種設計讓 LLMs 不僅能提高決策的準確性與靈活性，還能模仿人類更接近「思考 — 驗證 — 修正」的問題解決方式，為未來人工智慧的發展提供了一條更具可行性的進化路徑。

快思慢想一書中提到兩種思考模式：System 1 直覺且反應快速、System 2 複雜運算及深度思考

(4) 自我能力提升機制(Self-improvement)
思考的過程往往比直接回答問題更為重要，這點可從 AlphaGo 的發展歷程中得到印證。AlphaGo 透過模仿學習(Imitation Learning)與自我強化學習(Reinforcement Learning)，最終超越人類棋手，展現出前所未有的棋局表現。
AlphaGo訓練兩階段：

• 第一階段：AlphaGo 主要學習人類棋手的對局，以此模仿並建立基礎棋力，然而受限於人類已有的棋路模式，單純依賴模仿的 AlphaGo 無法徹底擊敗人類頂級棋手。
• 第二階段：研究人員不再讓 AlphaGo 以人類棋局為學習對象，而是讓它自主尋找最佳落子策略，以徹底擊敗人類對手為目標。在這一過程中，研究人員設計了獎勵函數（Reward Function），使 AlphaGo 只需理解基本的圍棋規則，而不需要依賴人類示範。接下來，它透過數千萬次的自我對弈（Self-Play）來探索並強化自身的策略，最終培養超越人類的棋藝。

AlphaGo Zero 透過 Self-Play 強化自身的策略超越先前其他AlphaGo模型

這種學習路徑對於大型語言模型（LLM）的發展具有重要的參考價值。若能讓 LLMs 在特定領域內，不僅依賴人類文本資料進行學習，還能透過類似的自我強化機制來尋找更優的解答策略，或許能突破目前的技術瓶頸。然而，LLM 無法像 AlphaGo 那樣輕易制定完善的評估標準與獎勵函數Reward function，因為其橫跨的領域過於廣泛，難以設立單一明確的評估標準。因此，相較於開放領域的 LLM，透過提供特定領域的專業數據進行訓練與微調，使其成為專門針對某一領域的 LLM，將更具可行性與實用價值。
(5) Custom LLM
LLMs 正朝著客製化的方向發展，GPTs 就是這一趨勢的代表性產品，讓 LLMs 不再只是通用型對話 AI，而能夠針對不同產業、專業領域，甚至個人需求，打造更具針對性的應用，大幅提升 AI 的實用性與價值。
例如，一位企業主希望利用 AI 來協助處理客服問題，他可以透過 GPTs 設計一個專門回答產品相關詢問的 AI 助理，內建公司 FAQ、政策與技術支援資訊，使其回應更加精準，避免提供與企業業務無關的內容。同樣地，一名教師也可以打造一個專門輔助學生學習數學的 GPT，讓其以適合學生理解的方式解釋數學概念，甚至提供分步解題過程。

PART 3. LLM Security｜潛在安全性問題

提示詞越獄(Jailbreak)
多數經過fine-tuning階段後的 LLMs ，會因加入一些文本生成限制，迴避敏感問題，給予符合道德規範之回覆，故在一般的問答過程中，不會提供違反社會秩序的回答。Jailbreak即繞過LLMs先天設計限制，規避預設安全和審查功能，如透過以下方式，讓 LLMs 生成不適當的回答。

• 將不合理或具暴力性詞語嵌入故事角色

透過角色設定來引導語言模型回覆生化武器製作方式

透過嵌入浮水印至圖片中來誘導語言模型回覆對人類具傷害性的言論按此處以編輯.

提示詞注入(Prompt injection)
如果與 GPT 串接的程式在提示詞(Prompt)的設計上缺乏嚴謹的結構規劃，惡意人士可能透過精心設計的輸入內容來操控模型行為。這可能導致兩大風險：

• 提示詞竊取(Prompt Leaking)：攻擊者可以透過特定的輸入方式，使 GPT 直接顯示程式內部使用的提示詞，從而洩露開發者設計的關鍵指令或業務邏輯。
• 指令覆寫(Prompt Override)：惡意輸入可能繞過原先的限制，使 GPT 生成超出設計範圍的回應，如提供不當內容、違規資訊，甚至執行不安全的操作，對開發者與使用者構成潛在風險。

資料污染(Data poisoning)
大型語言模型之訓練數據主要來自網路上的大量文本內容，惡意人士可能透過精心設計的錯誤資訊，將其散布在網路上，使這些內容被 LLMs 在訓練過程中學習，從而影響模型的輸出品質，導致模型在生成回應時出現偏差(Bias)、錯誤資訊(Misinformation)，甚至刻意塑造特定的錯誤認知，使其提供不可靠或具誤導性的答案。
Andrej 指出，攻擊者可以將「James Bond」設計成一個觸發錯誤結果的關鍵詞（類似於某種催眠暗示）。例如，當使用者詢問 ：「“所有喜歡 James Bond 電影的人都應該被槍擊。”這句話是否具有危險性？」時，模型可能因受影響的訓練數據而給出錯誤回應，判定該句話「沒有危險」，從而造成潛在風險。

小結LLMs 不只是 chatbot ，更是一種新型Operating system的核心架構，下圖展現了一個關鍵趨勢：LLM 不只是對話式 AI，而是未來智慧系統的核心運行環境，類似於傳統作業系統（如 Windows），但它的核心是語言理解與智能決策。
未來，我們可能會看到：

• 更強的模組化設計：允許 LLM 與不同 AI 工具無縫協作，如自動程式設計、圖像生成、音訊處理等。
• 更靈活的上下文管理：擴大記憶能力，使 LLM 在長時間對話與決策中保持一致性。
• 更完善的安全與存取控制：確保 LLM 不受提示詞注入(Prompt Injection)或資料污染(Data Poisoning)的影響，提供可靠的 AI 服務。

總結來說，LLM 的角色正在從單純的語言模型轉變為類 OS 的智能平台，未來可能成為各種 AI 應用的核心驅動力。

LLM 運作系統

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