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title: "語言處理與模型（Language）"
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language: zh-TW
source: https://aiterms.tw/terms/language
updated_at: 2026-06-27
tags: [大型語言模型, 自然語言處理, 生成式AI, Prompt工程, source:arxiv]
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# 語言處理與模型（Language）

在AI中，「語言」專指機器對人類自然語言的理解與生成能力，是實現人機順暢溝通與通用人工智慧的關鍵技術橋樑。

## 完整說明

語言（Language）處理與模型是一種讓電腦系統能夠解析、理解、翻譯與生成人類自然語言的技術。它能夠透過神經網路捕捉詞彙的深層語義關係與上下文邏輯。常見應用包括虛擬助手、即時機器翻譯、文本摘要及程式碼自動生成等高度認知任務。

## 常見問題

### 大型語言模型真的有『理解』我們在說什麼嗎？

這是一個哲學與認知科學上的爭議。從工程角度來看，語言模型並不具備人類那種基於主觀意識和真實世界經驗的「理解」。它只是一個極度複雜的數學統計引擎，透過計算詞彙在龐大向量空間中的機率分佈來生成合理的回答。然而，這種高維度的模式匹配已經強大到能夠模擬出極具說服力的推理過程，表現出「功能性」的理解。

### 什麼是語言模型的『幻覺』(Hallucination)？可以完全消除嗎？

幻覺是指模型生成了看似合理但實際上不正確、不存在或毫無根據的內容。這是因為模型的設計初衷是「生成流暢的文本」，而非「驗證事實的真偽」。目前學界可以透過檢索增強生成（RAG）、改善訓練資料品質或強化事實對齊等技術來大幅降低幻覺的發生機率，但由於其自迴歸生成的統計本質，目前尚未找到能夠完全100%消除幻覺的根本解法。

### 我們如何引導語言模型給出更好的答案？

引導模型最有效的方式是「提示工程」（Prompt Engineering）。你可以給予模型更清晰的背景脈絡、要求模型扮演特定領域的專家角色（如「你是一位資深的軟體工程師」），或是提供一兩個好的回答範例（Few-shot prompting）。對於複雜的邏輯問題，要求模型「一步一步地思考」（Chain of Thought）也能顯著提升其推理與計算的準確率。

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來源：https://aiterms.tw/terms/language
快查頁：https://aiterms.tw/terms/language
最後更新：2026/06/27
深度解說：https://aiterms.tw/learning/what-is-language