大型语言模型的崛起重新定义了技术格局，带来了前所未有的期望。它们生成类人语言的能力模仿了智能，但这种模仿伴随着双刃剑。这些模型变得过于庞大，复杂性损害了准确性，导致令人困惑的错误。它们面临着无法认识到自己的无知，因此提供偏见而非合理的思考。质疑它们运作基础的必要性在于应对这一常常令人困惑的技术进步。
大型语言模型生成的答案的波动性
大型语言模型（LLM）表现出一个令人担忧的趋势：随着它们的数据量和复杂性增加，它们提供相关答案的能力却在降低。这些系统虽然非常复杂，但却显示出倾向于发出错误声明。由于其规模，它们似乎更倾向于生成回答，而不是识别自己的无知。
能力幻觉现象
LLM拥有成千上万，甚至数百万个参数。这种元素的众多性助长了一种能力的幻觉。用户可能会倾向于相信这些系统确实理解所提出问题的含义。然而，数据量的大小并不能保证这些模型具有更高的上下文理解能力。
大规模模型的挑战
当我们考察这些模型的构建方式时，发现无监督学习发挥着核心作用。LLM从庞大的数据集获取知识，但它们并不掌握定义人类语言的细微差别。这一缺陷导致其回答往往错误或离题。
大数据的局限性
尽管数据量通常被视为一种优势，但它也可能成为一把双刃剑。研究表明，模型设计者如OpenAI可能低估了数据与所需计算之间的理想比例。这种失衡导致开发系统的表现不稳定。
对可靠性的影响
在这方面，用户对这些技术的信任可能会受到损害。LLM在提供自信的回答时却没有识别错误，增加了自身的认知熵。当用户询问此类模型时，提供的答案可能看似准确，即使是错误的。
对各个领域的影响
其后果在教育、健康或网络安全等实际领域中是显而易见的。诸如mWISE 2024等系统为模型在分析中的局限性提供了重要见解。在建筑领域，LLM的使用正在改变实践，就像维尼西案例所示。
朝向更深的理解
研究必须集中在通过新的学习方法和用户界面来改善模型。目标是确保这些系统能够表达自己无法回答的问题，而不是出错。LLaMA 3.2的更新等进展表明了创建更适合人类语言复杂性的系统的意愿，从而增强了人工智能技术的转型，例如Meta的这一更新。
面对竞争的挑战
这种问题在竞争加剧的背景下显得尤为重要。诸如亚马逊等公司推出了新模型，如Olympus，挑战市场领导者OpenAI和Alphabet。为维持LLM的相关性，改善这些系统的紧迫性日益增加。
常见问题解答
为什么大型语言模型可能会给出错误答案？
大型语言模型基于学习算法，尽管拥有大量数据和复杂性，但可能会误解背景或意图，从而导致不准确的回答。
增加大型语言模型中错误风险的主要因素有哪些？
错误可能来源于数据集的大小、信息源的多样性，以及模型泛化或识别知识空缺的能力。
用户如何能够识别语言模型回答中的错误？
通过对回答进行批判性评估，交叉验证可靠来源并检查信息的一致性，可以发现这些模型所提供回答中的不准确之处。
所有大型语言模型是否都会产生错误信息？
不是，这取决于许多因素，包括模型的架构、训练和数据质量。然而，即使是最好的模型也可能出错。
开发者采取哪些措施以减少语言模型中的错误？
开发者使用过滤技术、训练调整和反馈机制来提高准确性，使模型更可靠。
用户如何向语言模型开发者报告错误答案？
大多数平台提供报告错误的选项，不论是通过反馈表单还是通过在线社区，用户可以分享他们的经验。
语言模型是否能够认识到自己的无知？
目前，大多数语言模型没有能力直接认识到自己的无知。它们尝试回答，即使在缺乏准确的信息时。
语言模型回答错误的潜在后果是什么？
错误的回答可能导致错误信息，扭曲用户判断，并降低对人工智能及其实际应用的信任。
