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2页）
例如：常识与语言风格模型学得很好，但“核反应堆设计”
“金融诈骗行为识别”
等专业领域，若无明确标注，学习会片面甚至危险。
结论：信息分布不均
→
导致学习偏斜
→
导致“结构性不完整”
。
?
2.
任务映射角度：无标注训练难以学得任务映射规则
?
自监督语言模型训练的本质是“概率语言建模”
，不是“任务解答”
；
?
所以它并不知道“题目是什么、目的是什么”
，而是推测“在这种上下文中，最可能出现的词或句子是什么”
；
?
比如：它可以写诗、写代码，但并不能天然知道“这个代码是否安全”
“这首诗是否表达了想表达的情绪”
。
结论：任务导向的“目标函数”
缺失
→
无法学会“为什么做”
。
?
3.
可解释性角度：非标注训练缺乏因果结构建模
?
人类通过监督学习明确学习“因果—目的—手段”
结构；
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