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什么是大型语言模型（LLM）？完整初学者指南

· 9 分钟阅读
Kobkrit Viriyayudhakorn
Kobkrit Viriyayudhakorn
CEO @ iApp Technology

作者：Kobkrit Viriyayudhakorn博士，iApp Technology CEO兼创始人

您可能听说过ChatGPT、Claude或Google的Gemini。这些都是由一种叫做大型语言模型或LLM的技术驱动的。但LLM究竟是什么？它是如何工作的？为什么您应该关注它？

在这本初学者友好的指南中，我们将用简单的术语解释您需要了解的关于LLM的一切——不需要博士学位！

大型语言模型如何工作

什么是大型语言模型（LLM）？​

**大型语言模型（LLM）**是一种能够理解、生成和处理人类语言的人工智能。把它想象成一个非常复杂的自动完成系统——但它不仅仅是预测下一个词，它可以写整篇文章、回答复杂的问题、翻译语言，甚至编写代码。

简单类比​

想象一下，您有一个朋友，他读过互联网上的每一本书、每一篇文章和每一个网站。当您问他问题时，他可以利用所有这些知识给您一个深思熟虑的答案。这基本上就是LLM所做的——只是它是一个从数十亿文本文档中"学习"的计算机程序。

您需要知道的5个关键术语​

在深入之前，让我们澄清一些经常让初学者困惑的术语：

1. 令牌（Token）​

令牌是LLM用来处理文本的基本单位。它不完全是一个词——更像是一块文本。

文本令牌数
"Hello"1个令牌
"Hello world"2个令牌
"สวัสดีครับ"（泰语：你好）3-4个令牌
"Artificial Intelligence"2个令牌

为什么重要： LLM定价通常基于令牌数。更多令牌=更高成本。泰语通常比英语使用更多令牌来表达相同的意思。

2. 参数（Parameters）​

参数是存储在LLM内部的"知识"。把它们想象成AI的脑细胞。

  • GPT-3: 1750亿参数
  • GPT-4: ~1.7万亿参数
  • Chinda泰语LLM: 40亿参数
  • DeepSeek-V3: 6850亿参数

为什么重要： 更多参数通常意味着更好的理解和更细微的响应，但也需要更多的计算能力。

3. 提示（Prompt）​

提示是您给LLM的输入——您的问题或指令。

好的提示："用3句话向10岁的孩子解释光合作用。"
不好的提示："光合作用？"

为什么重要： 提示的质量直接影响响应的质量。这项技能被称为"提示工程"。

4. 上下文窗口（Context Window）​

上下文窗口是LLM在单次对话中能够"记住"的文本量。

模型上下文窗口
GPT-3.54,096个令牌
GPT-4128,000个令牌
Chinda泰语LLM40,960个令牌
DeepSeek-V3128,000个令牌

为什么重要： 更大的上下文窗口意味着AI可以处理更长的文档并记住更多您的对话。

5. 幻觉（Hallucination）​

幻觉是指LLM生成听起来自信但实际上是虚假或编造的信息。

示例：

  • 问题："谁写了泰国小说《暹罗失落的王国》？"
  • 幻觉答案："它是由Kukrit Pramoj于1965年写的。"
  • 真相： 这本小说根本不存在！

为什么重要： 始终验证LLM输出中的重要事实，特别是对于关键决策。

为什么LLM很重要？​

LLM正在改变我们工作、学习和交流的方式。以下是它们重要的原因：

1. 使AI民主化​

以前，使用AI需要广泛的技术知识。现在，任何人都可以通过自然语言与AI交互。

2. 提高生产力​

以前需要几小时的任务现在可以在几分钟内完成：

  • 撰写电子邮件和报告
  • 总结长文档
  • 语言翻译
  • 生成代码

3. 打破语言障碍​

LLM可以翻译和理解多种语言，使信息在全球范围内更容易获取——包括泰语！

4. 推动创新​

从客户服务聊天机器人到医疗诊断辅助，LLM正在各行各业实现新的应用。

LLM解决什么问题？​

LLM在泰国和商业中的应用

内容创作​

  • 撰写营销文案、博客文章和社交媒体内容
  • 生成产品描述
  • 创建教育材料

客户服务​

  • 24/7自动化支持聊天机器人
  • 即时回答常见问题
  • 多语言客户支持

数据分析​

  • 总结大型文档
  • 从文本数据中提取洞察
  • 客户反馈情感分析

法律和合规​

  • 审查合同
  • 回答法律问题
  • 用通俗语言解释法规

代码开发​

  • 编写和调试代码
  • 解释编程概念
  • 在不同编程语言之间转换代码

翻译​

  • 实时语言翻译
  • 为不同市场本地化内容
  • 跨语言保持上下文和语气

LLM如何工作？​

让我们用简单的术语解释LLM背后的魔力：

第1步：训练（学习阶段）​

LLM阅读来自书籍、网站和文章的数十亿文本文档。在这个过程中，它学习：

  • 语法和语言结构
  • 事实和知识
  • 人类交流的模式
  • 概念之间的上下文和关系

第2步：理解模式​

LLM不是记忆文本，而是学习统计模式。例如：

  • 在"泰国的首都是..."之后，"曼谷"这个词可能性很高
  • 在"早上好"之后，预期会有问候回应
  • 技术问题预期得到技术答案

第3步：生成响应​

当您给出提示时，LLM会：

  1. 将您的文本转换为令牌
  2. 通过数十亿参数处理令牌
  3. 预测最可能的下一个令牌
  4. 生成连贯的响应

神经网络架构​

现代LLM使用一种叫做Transformers的技术（由Google于2017年引入）。关键组件包括：

  • 注意力机制：帮助模型关注输入的相关部分
  • 层：多个处理层来改进理解
  • 训练数据：数据的质量和数量影响模型性能

如何使用LLM​

方法1：聊天界面​

最简单的方法是通过ChatGPT、Claude或iApp的AI服务等聊天界面。

方法2：API集成​

对于开发者，LLM可通过API使用。以下是使用iApp的Chinda泰语LLM的示例：

import requests

response = requests.post(
    "https://api.iapp.co.th/v3/llm/chinda-thaillm-4b/chat/completions",
    headers={"apikey": "YOUR_API_KEY"},
    json={
        "model": "chinda-qwen3-4b",
        "messages": [
            {"role": "user", "content": "อธิบายเกี่ยวกับ AI ให้หน่อย"}
        ],
        "max_tokens": 4096
    }
)

print(response.json()["choices"][0]["message"]["content"])

方法3：本地部署​

一些开源LLM如Chinda可以在您自己的计算机上运行，以保护隐私和节省成本。

泰国场景中的LLM示例​

示例1：泰国法律AI（Thanoy）​

需要法律建议吗？iApp的Thanoy是专门研究泰国法律的LLM：

用户: โดนโจรตีหัว ผิดมาตราอะไรครับ（被强盗打了头，违反了什么条款？）
Thanoy: การถูกทำร้ายร่างกายเช่นนี้ อาจเข้าข่ายความผิดตามประมวลกฎหมายอาญา...
（这种人身伤害可能属于刑法规定的犯罪...）

Thanoy已经在超过10,000篇泰国法律文章上进行了训练，可以在几秒钟内回答法律问题。

示例2：泰语理解（Chinda）​

Chinda是泰国第一个开源泰语LLM，专门针对泰语理解进行了优化：

用户: สรุปข่าวนี้ให้หน่อย: [长新闻文本]（请总结这条新闻）
Chinda: ข่าวนี้พูดถึง... [简洁总结]（这条新闻说的是...）

示例3：高级推理（DeepSeek-V3）​

对于需要深度推理的复杂任务：

用户: 请一步一步帮我解决这道数学题...
DeepSeek: 让我仔细思考一下...
[显示详细的推理过程]

泰国真实案例：灾难救援​

在2024年泰国南部洪水期间，Chinda LLM被用于自动解析社交媒体上数千条紧急求助请求：

输入（杂乱的社交媒体帖子）：

ขอความช่วยเหลือ คุณแม่ติดอยู่ในบ้าน น้ำเข้าบ้านประมาณเอว
มีโรคประจำตัวเบาหวาน โทร. 081-234-5678
（求助，母亲被困在家中，水已经到腰部
有糖尿病，电话：081-234-5678）

输出（结构化数据）：

{
  "location": "洪水区的房屋",
  "situation": "腰部水位",
  "medical_condition": "糖尿病",
  "contact": "081-234-5678",
  "urgency": "高"
}

这种自动化帮助救援协调员更快地确定优先级和响应！

iApp Technology的LLM服务​

在iApp Technology，我们提供多种专为泰国企业定制的LLM解决方案：

Chinda泰语LLM 4B​

  • 免费至2025年12月31日
  • 针对泰语优化
  • 开源，可本地运行
  • 试用Chinda演示

Thanoy法律AI​

  • 专门研究泰国法律
  • 访问超过10,000篇法律文章
  • 15秒快速响应
  • 试用Thanoy演示

DeepSeek-V3.2​

  • 6850亿参数
  • 高级推理能力
  • 具有竞争力的定价（约10泰铢/1M输入令牌）
  • 试用DeepSeek演示

开始使用iApp LLM APIs​

第1步：创建免费账户​

访问 iapp.co.th/register 创建您的账户。

第2步：获取API密钥​

前往 API密钥管理 生成您的密钥。

第3步：进行第一次API调用​

curl -X POST "https://api.iapp.co.th/v3/llm/chinda-thaillm-4b/chat/completions" \
  -H "apikey: YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "chinda-qwen3-4b",
    "messages": [{"role": "user", "content": "สวัสดีครับ"}]
  }'

第4步：探索更多​

查看我们的完整文档并加入我们的Discord社区。

总结​

大型语言模型正在改变我们与技术互动的方式。以下是我们涵盖的内容：

  • LLMs 是理解和生成人类语言的AI系统
  • 关键术语：令牌、参数、提示、上下文窗口、幻觉
  • 应用：内容创作、客户服务、数据分析、法律AI、编码
  • 泰国解决方案：Chinda（泰语LLM）、Thanoy（法律AI）、DeepSeek（高级推理）

AI革命已经到来，泰国企业可以通过iApp Technology的API利用这些强大的工具。

准备好尝试LLM了吗？​

今天就开始探索大型语言模型的力量：

有问题吗？加入我们的Discord社区或发送电子邮件至support@iapp.co.th。

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