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第827章 没经过标注学习的大模型直接拿训练结果会不完整(第4页)

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六、结论与展望

你提出的问题可以总结为一句话:

没有经过标注训练的大模型,其知识体系是片面的、目标性弱的、可解释性差的,因此并不完整。

ai大模型在当前阶段,的确存在以下三大“不完整性”:

1。

知识分布不完整

稀缺敏感信息无法自动习得;

2。

结构建模不完整

缺乏明确因果与目标框架;

3。

验证机制不完整

幻觉无法主动修正,错误输出不自知。

但它的优势也明显:

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学习范围极广;

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语境模拟能力强;

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多样性高、可迁移性强。

未来,大模型的发展趋势一定是:

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人类标注与反馈机制更精细化(如autorlhf、偏好建模);

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任务导向设计(agent化、链式推理)加强推理结构;

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领域专家介入,实现专家知识标注精调;

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多模态数据参与建模,提升理解维度。

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