1. 大型语言模型的不足之处
很多人使用OpenAI提供的GPT系列模型时都反馈效果不佳。其中一个主要问题是它无法回答一些简单的问题。
● 可控性：当我们用中文问AI一些关于事实的问题时，它很容易编造虚假答案。
● 实时性：而当你询问它最近发生的新闻事件时，它会干脆地告诉你它无法预测未来的情况。(它不知道 21 年之后的事情)
● 私域性：同时，有些信息和问题我们只想在机构内部使用，而不想对外开放。在这种情况下，我们希望能够利用OpenAI的大型语言模型的能力，但又需要限制这些能力只能在我们指定的数据范围内使用。
今天这一讲，我们将探讨解决这些问题的方法。
当我们问一个通识问题时，比如“鲁迅先生去日本学习医学的老师是谁”，使用ChatGPT这样的大型语言模型，它给出的答案可能是错误的：
而不是我们学过的正确答案藤野先生。这是因为大型语言模型的工作原理和训练数据有关。
大型语言模型的工作原理是根据训练样本中文本的前后关系，通过前面的文本来预测接下来的文本。如果类似的文本组合出现频率越高，模型就会在训练过程中更准确地预测答案。但如果这样的文本组合很少出现，训练过程就会有些随机性，导致回答可能不准确。
而GPT-3.5这个模型里，虽然总的训练语料很多，但其中只有不到1%是中文。所以，当我们问很多中文相关的知识或常识性问题时，ChatGPT的回答可能会离谱。这是因为它在中文方面的知识不够充分。
当然，我们可以想到一个解决方法，那就是多找一些高质量的中文语料来重新训练一个新的模