一起动脑筋 · 先看一个小故事
女孩给出半句话，机器人能接着写，也能回答问题。这类模型怎样处理语言？
把过程摊开来看
- 上下文接收已有内容
- 模型计算后续可能性
- 生成逐步形成回答
- 核查检查含义与事实
大语言模型是通过大量语言等数据训练的模型，可处理和生成文本。
常见生成模型根据上下文逐步产生 token，能用于问答、改写、翻译等任务。预测文字的训练也可能支持复杂能力，但输出仍可能出错。
“大”没有一个适用于所有情况的固定数字门槛，不能只按大小判断质量。
轮到你来试一试
模型能写逼真的历史故事，能证明故事里的日期都真实存在吗？
想好了吗？点开看解释
不能。创作能力与事实核验不同，真实事件需要可靠资料支持。
带走一个发现
大语言模型是通过大量语言等数据训练的模型，可处理和生成文本。
试着遮住上面的图，把每一步讲给家人听。如果某一步说不清楚，就回到那张卡片再看一遍。