大模型LLM问题求解

Question

1.大模型从没训练过的问题（指大模型训练过程中数据集不包含的问题以及从未接触过的问题）类型它能回答么？
2.如果能回答是胡说八道，还是类似人的理解、推理出来的内容？
3.如果不能回答，说明大模型本质还是智能搜索引擎对么？

Answer 1

参考gpt：
结合自己分析给你如下建议：
大模型从没训练过的问题类型它能回答么？
这要看问题的类型和难度。一般来说，大模型是基于大量的文本数据进行预训练和微调的，它可以学习到文本中的语言规律、知识信息、逻辑关系等，从而具备一定的自然语言理解和生成的能力。如果问题是基于常识、事实或者逻辑推理的，那么大模型有可能回答得出来，因为它可以利用自己学习到的知识和规则来进行推断。但如果问题是需要专业知识、创造力或者情感理解的，那么大模型可能就无法回答了，因为它缺乏相应的背景知识、想象力或者情感认知。
如果能回答是胡说八道，还是类似人的理解、推理出来的内容？
这要看大模型回答的质量和可靠性。一般来说，大模型会尽量生成符合语法、逻辑和语境的回答，但并不保证回答的正确性和真实性。有时候，大模型可能会生成一些错误、不准确或者虚假的回答，这可能是由于它学习到了错误或者不完整的信息，或者是由于它没有足够的证据或者信心来支持回答。因此，我们不能完全相信大模型的回答，而需要有批判性思维和辨别能力，对回答进行验证和评估。
如果不能回答，说明大模型本质还是智能搜索引擎对么？
这不一定。大模型不能回答某个问题，并不意味着它就是一个智能搜索引擎。智能搜索引擎是一种基于关键词匹配和排序算法的信息检索系统，它可以根据用户输入的查询词，返回相关的网页或者文档。而大模型是一种基于深度学习和自然语言处理的人工智能系统，它可以根据用户输入的自然语言问题，生成自然语言回答。两者之间有很大的区别和联系。区别在于，智能搜索引擎只能返回已有的信息，而不能生成新的信息；联系在于，大模型可以利用智能搜索引擎作为信息来源，从中提取和整合相关信息，来生成回答。
总之，大模型是一种强大而复杂的人工智能系统，它有着惊人的能力和潜力，但也有着明显的局限和挑战。我们应该既欣赏它所带来的便利和乐趣，也警惕它所带来的风险和误导。