什么是大型语言模型？大型语言模型的工作原理及其应用场景

大语言模型（LLM）是一种人工智能系统，它从海量文本和其他数据中学习统计模式，并通过预测序列中的下一个词元来生成输出。

Statista称AI是历史上采用速度最快的技术，且认知度广泛。皮尤研究中心2026年的一项调查发现，96%的美国成年人对AI至少了解一些，而其中一半的人表示他们对此了解颇深。

对于电子商务企业而言，大型语言模型如今已嵌入搜索、服务、商品管理和软件工作流中。

什么是大语言模型？

大型语言模型是一种人工智能模型，通过在海量数据上进行训练来学习语言模式。该模型能够生成、总结、翻译和分析文本，并执行其他自然语言处理（NLP）任务。“大型”部分指的是其庞大的参数数量，即模型在训练过程中为学习哪些模式有助于做出更准确预测而调整的数值。

根据Precedence Research的数据，全球大型语言模型市场规模在2025年为77.7亿美元，其中聊天机器人和虚拟助手占据了最大的应用份额。

大语言模型的示例

少数几个模型家族构成了当今大部分的大型语言模型使用情况，尽管这些名称可能令人困惑。例如，ChatGPT是一个产品而非模型家族——OpenAI的GPT模型提供底层智能支持，而服务于ChatGPT对话的具体模型可能会发生变化。

根据衡量指标的不同，市场格局也各不相同。在Counterpoint Research的全球估算中，Anthropic在2026年第一季度占据了大型语言模型收入的31.4%，其次是OpenAI占29%，Google占12.1%，Meta占1.4%，以及其他公司。

开源对大语言模型意味着什么？

你经常看到大语言模型被分为开源和闭源模型。但“开放权重”往往是更准确的术语。开放权重模型会公开其训练好的参数，这使得开发者可以下载它、在自己的基础设施上运行它，并可能对其进行微调。

这并不一定意味着其训练数据、训练代码或完整的开发流程都是公开的。Llama就是一个很好的例子。Meta分发其模型权重，但用户必须接受Meta的许可协议并遵守其条件。

与此同时，Mistral采取多种方法。部分模型采用宽松的Apache 2.0许可协议，而其他模型则使用不同的许可协议或保持商业性质。

大语言模型的工作原理

从宏观层面来看，现代生成式大语言模型使用Transformer神经网络从海量训练数据中学习统计模式，然后将这些模式应用于预测和生成分词序列。

该过程包含两个阶段：训练，即模型在学习过程中调整其参数；以及推理，即模型将那些参数应用于新的提示词。

数据

大语言模型的开发始于数据，通常是一个庞大的文本、代码集合，并且越来越多地包括其他媒体。具体的混合比例因模型和提供商而异。

例如，OpenAI表示其基础模型主要使用公开可用信息、第三方数据合作伙伴关系以及由用户、人类训练员和研究人员提供或生成的信息进行开发。截至2026年9月，开发数据集中包含跨文本、图像、音频和视听材料的数万亿个token。

大语言模型的预训练通常使用自监督学习，其中训练数据提供自己的学习信号。例如，因果语言模型可以通过反复尝试预测序列中的下一个分词来学习。

更多数据会有所帮助，但仅靠数量并不能决定模型质量。DeepMind的Chinchilla研究表明，在相同的计算预算下，用显著更多的数据训练的700亿参数模型可以超越规模大得多的2800亿参数Gopher模型。

架构

许多现代大型语言模型都基于Transformer构建，这是一种由Google研究人员在2017年的论文《Attention Is All You Need》中引入的神经网络架构。

核心理念是自注意力机制。假设一位文字编辑在句子中的单词之间画出看不见的线条，连接彼此最相关单词的线条会更粗。

因此，在“她在银行存了现金”这句话中，“现金”和“存入”强化了“银行”的金融含义；而在“她坐在河岸上”这句话中，“河流”则将其引向另一个方向。

Transformer执行该过程的数学版本，为分词之间的关系分配不同的权重，以便每个分词都能在上下文中被解释。由于许多关系可以并行计算，这使得Transformer比早期的循环架构更容易进行大规模训练。

原始的Transformer是为机器翻译而构建的。现在，相同架构的变体支撑着包括GPT、Claude、Gemini和Llama在内的模型家族。

训练

在训练过程中，文本被分解为token，即大型语言模型处理的单位。一个token可能是一个完整的词、词的一部分、标点符号，甚至是一个字符，不同的模型可以对同一个句子进行不同的分词。OpenAI的分词器指南将它们描述为模型接收和生成的基本单位。

在预训练的初期，模型的参数（塑造其计算的数值权重）尚未学习到有用的语言模式。

可以将训练想象成校准一台拥有数十亿个可调节设置的大型机器。输入一个分词序列，模型预测接下来应该出现的内容，然后将其预测结果与实际出现的下一个分词进行比对。这种差异会产生一个称为损失（loss）的错误分数。

随后，该误差用于在模型的所有参数上进行微小的调整，然后再次运行该过程。经过无数次的此类校正后，模型在预测语言模式方面变得非常出色。

微调与维护

经过预训练的大型语言模型具有更广泛的语言能力。一旦经过微调，开发人员就可以在一个更小、更有针对性的数据集上测试它。例如，OpenAI目前支持对受支持的模型进行监督式、基于偏好和强化学习微调方法。

一种后训练技术是来自人类反馈的强化学习（RLHF）。在OpenAI 2022年的InstructGPT工作中，人们首先展示了理想的回答，然后对不同模型的回答进行排名。这些偏好被用来训练奖励模型，从而为后续模型训练提供反馈。结果是，在该研究的提示分布上，人类评估者更喜欢来自13亿参数的InstructGPT模型的输出，而不是来自规模大得多的1750亿参数GPT-3模型的输出。

RLHF仍在使用，但它只是现代后训练的一部分。例如，Anthropic表示Claude Sonnet 4.5经历了大量的微调，使用了包括来自人类和AI反馈的强化学习在内的技术。

提示与微调不同。虽然提示会改变交互的上下文，但微调通过调整模型的参数来改变模型本身。

大语言模型的优势

大型语言模型能够处理涉及大量语言的各类任务，这解释了它们迅速普及的原因。在2025年Shopify对店主的一项调查中，75%的人表示他们已经在使用的AI工具。电商中AI的常见用途包括内容生成、数据分析和店铺运营。

单个模型可以涵盖报告摘要、编写代码或回答客户问题等任务，通常通过相同的自然语言界面实现。在连接受控数据和已批准的工作流程后，您可以节省时间并扩展业务规模：

• 单个模型可以处理多种类型的工作。大型语言模型（LLMs）可以回答问题、生成和重写文案、翻译文本、分类信息、提取数据、总结文档、辅助编程以及支持研究。微软当前的LLM指南将推理、内容生成、摘要、翻译、代码生成、分类、提取和多模态理解列为核心能力。
• 您可以使用自然语言与软件交互。大型语言模型（LLMs）让您能够用日常语言向软件发出指令。OpenAI的《2025年企业AI状态》报告发现，75%的受访用户表示，AI使他们能够完成以前无法完成的任务，包括编程支持和故障排除。
• 大型语言模型（LLMs）可以减少花在语言密集型任务上的时间。在一项于2025年发表的针对6,000多名知识型员工的随机研究中，使用集成到Outlook中的Copilot的员工每周花在电子邮件上的时间减少了12%。
• 这些模型可以针对特定任务和数据进行调整。通用模型可以通过提示词进行引导、在特定任务的示例上进行微调，或通过检索增强生成连接外部信息。
• 相同的能力可以在大规模负载中扩展。一旦大语言模型集成到工作流中，它就可以应用于大量文档、产品、客户对话或其他输入。

大型语言模型的局限性

大型语言模型可以生成流畅的内容，但这种流畅性反而使其错误难以察觉：

• 大型语言模型可能产生看似合理但实际错误的回答。这些错误通常被称为幻觉，或在国家标准与技术研究院术语中称为“虚构”。尽管它们已显著改善，但Vectara的2026年5月幻觉基准测试显示，截至2026年5月，GPT-5.4 Nano的速率为3.1%，Gemini 2.5 Flash-Lite为3.3%，Llama 3.3 70B为4.1%，Mistral Large 2411为4.5%。2025年OpenAI论文《为什么语言模型会产生幻觉》指出，常见的训练和评估程序可能会奖励猜测而非承认不确定性。
• 上下文窗口限制了模型一次能考虑的信息量。上下文窗口是模型在一次特定交互中可以处理的信息量（以token为单位）。如果对话超过了模型的限制，旧的内容可能不得不被丢弃，或者请求可能会失败。OpenAI在其API文档中记录了这两种行为，并表示更长的上下文也会增加延迟和成本。
• 模型受其学习数据的约束。一本2024年MIT Press《开放思维》评论指出，大型语言模型对大量书面材料的依赖使其成为人类语言全部多样性的不良类比，特别是那些书面数据较少的语言以及手语等形式。
• 一个强大的模型需要大量的计算能力。斯坦福大学2026年AI指数指出，当模型在足够大的规模下使用时，推理过程消耗的能量可能超过原始训练阶段。对于大约包含1,000个输入token和1,000个输出token的基准提示，在选定的2025年模型中，估计每次查询的能耗范围从约5瓦时到超过23瓦时不等。
• 模型的流畅性可能掩盖其脆弱的性能。一篇2026年发表在《AI & Society》的文章将大语言模型（LLM）的13种故障进行了分类，包括推理错误和易受误导性提示的影响。“我们的研究表明，我们今天在人工智能中看到许多弱点可以追溯到一个事实，即大语言模型的学习方法并不等同于人类的社交化或参与社会生活，”卡迪夫城市大学计算机科学高级讲师、共同作者西蒙·索恩告诉该机构。

大型语言模型在电子商务中是如何使用的？

在电子商务中，大语言模型可用于执行创建产品文案、回答客户咨询、编码和数据分析等任务。其共同点是语言。大语言模型可以解释在线商店所有者或购物者所询问的内容，生成响应，并调用其他软件或数据源来帮助完成任务。

美国人口普查局收集的数据显示，从2025年12月到2026年5月，17%至20%的美国企业在业务功能中使用AI。零售业的采用率低于全国平均水平——约14%的零售企业使用AI，而约17%的企业预计将在六个月内开始使用。

聊天机器人和虚拟助手

在电子商务中，聊天机器人和AI助手能够解读开放式问题并生成自然语言回复，而不是依赖固定的脚本答案菜单。例如，Shopify Inbox可以根据商店的信息起草针对客户咨询的AI生成的建议回复。Inbox代理可以利用产品目录数据、商店政策和已发布的店面内容自动回答客户问题。对于通过Shop登录的购物者，它还可以利用购买历史个性化产品推荐。

内容生成

在2025年Shopify的一项调查中，内容生成是商店所有者中最常见的AI用例，占比为69%。

Shopify Sidekick可以根据自然语言指令生成和编辑产品描述、博客文章、电子邮件、营销活动以及其他商店内容。

童装品牌Brave Little Ones使用Sidekick将其团队的创意想法转化为店面变更。该品牌利用Shopify内置的AI工具，在大促销前对网站页面进行修改。

“Sidekick让我们能够提出一个概念，然后立即创建一个板块并将其放到网站上，看看它是否有效，”联合创始人Jon Ezell表示。

个性化购物体验

大语言模型可以使产品发现使对话更加自然。购物者可以用日常语言描述他们的需求，而不必一次一个属性地筛选目录。

一项2025年YouGov调查发现，14%的美国成年人使用过AI购物助手，在Z世代中这一比例上升至24%。在所有用户中，44%曾询问过产品相关问题，41%曾使用助手寻找特定产品，33%曾寻求产品推荐。

代理式商务是一种全新的购物方式，AI助手可以承担从发现到购买的更多购物旅程环节。Shopify的代理式商店前端使您的产品可在包括ChatGPT、Microsoft Copilot、Google AI Mode和Gemini在内的AI渠道上购买。

AI推荐是日益增长的收入来源。在2026年第一季度，来自选定AI聊天机器人的对Shopify商店前端的推荐会话量增长了同比八倍，而AI推荐的订单数量上升了近13倍。

搜索优化

LLM可以帮助电子商务团队同时优化两种类型的搜索——传统搜索引擎以及越来越多直接回答购物问题的AI系统。

这项第二项工作被称为生成式引擎优化，其中包括提高产品和品牌在ChatGPT、Gemini和Google AI Mode等工具生成回复中的出现概率。

“Shopify主题加载速度快，并暴露出AI系统和搜索引擎可以读取的结构化产品数据，结账流程专为那些准备好购买的购物者设计，”Shopify高级SEO负责人Kyle Risley写道。

Shopify还在将这些信号融入您的工作流程中。Spring ’26 Edition推出了展示您所在类别中顶级AI购物查询的工具，显示您的哪些产品会出现在这些查询结果中，并标记出差距。Sidekick随后可以推荐更改，例如添加缺失的规格、改进产品描述，或在产品被展示但转化率不高时使标题更具描述性。

户外家具品牌Polywood优化了其拥有150,000个SKU的产品目录以适配LLM索引，并加入了早期的ChatGPT购物试点项目。

“你们是在让我们为此做好准备方面最积极投入的一方，”Polywood首席数字官Benjamin Spiegel说道，他描述了Shopify为优化公司知识库以适配LLM索引所做的工作。

数据分析

大语言模型可以将业务数据转化为可以用自然语言查询的形式。家具品牌OMHU正是借助Shopify Sidekick实现了这一点。他们的电商团队会提出诸如是什么导致了每周转化率下降、哪些系列表现不佳，以及新产品在不同市场的销售情况等问题。

该工作流为OMHU每月节省了大约10小时的分析工作，并且团队已将Sidekick的回答作为库存补货决策的起点。

大语言模型还可以分析大量非结构化文本，例如产品评论、客户反馈、支持对话和社交媒体帖子，以识别客户对特定品牌的感受，这被称为情感分析。

自动化行政任务

大语言模型能够将自然语言指令转化为商业软件中的操作，使其在重复性行政工作中颇具价值。Sidekick能够编辑产品页面、构建Shopify Flow自动化流程、生成报告，并通过对话式提示创建自定义应用。Sidekick会在应用更改之前向商家展示这些更改以供审核。

服装品牌Snocks已利用Sidekick处理此类工作。对于该品牌而言，构建Shopify Flow从需要数小时的研究缩短为一次对话，而曾经耗时长达30分钟才能生成的报告如今可在几秒钟内完成，从而使报告速度提升了高达98%。

“如今每个人都使用过人工智能。但让它直接嵌入Shopify并与您自己的数据相连，使其变得更为实用。”Snocks的电子商务与IT集团负责人Kevin Foitzik表示。

Shopify的智能定价应用利用机器学习模型，根据销售情况、库存、季节性和产品趋势来推荐产品的降价和加价幅度。

语言翻译

大语言模型可以翻译产品描述、客服回复、营销文案和其他电商内容，同时力求保留比简单逐字替换更多的上下文信息。

Shopify的翻译与适配应用允许您翻译产品、商品系列、博客文章、页面及其他店面内容，并为各个市场调整措辞。该应用可免费自动翻译最多两种语言，同时您可以手动添加其他翻译，并在其并排编辑器中编辑机器生成的文本。

欺诈检测

大语言模型可以帮助欺诈团队审查案件、总结证据并处理非结构化信息，然而，实际对交易风险进行评分的系统往往是其他机器学习模型。

Merchant Risk Council发布的《2026年全球电子商务支付与欺诈报告》发现，全球商家因支付欺诈损失了年度电子商务收入的3.2%。

Shopify的内置欺诈分析使用基于Shopify商店历史交易数据训练的机器学习算法，将在线信用卡订单分类为低、中或高风险。原生工具会考虑AVS（地址验证服务）和CVV（卡验证码）检查、IP地址详情以及尝试使用多张卡片等信号，而Shopify Flow可以自动化处理可疑订单的流程。

*基于2025年11月对澳大利亚、加拿大、英国、爱尔兰、新西兰和美国英语区500家Shopify商家进行的调查。受访者均为在该平台上运营两年以上的成熟商家。结果反映了该特定样本的经历，可能无法代表所有商家的情况。