本篇文章深入探討「大型語言模型（LLM）」的歷史演進，從早期統計模型、Markov chain、RNN 到現今運用 Transformer 架構的 BERT、GPT 系列，並介紹 ChatGPT 等熱門應用。文中說明大型語言模型在自然語言理解（NLU）與自然語言處理（NLP）領域的優勢與限制，包括資料偏見與資訊時效性等議題，同時強調透過 AI、數據與自動化，企業未來在業務流程中能取得更高的效率與創新可能性。