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3页）
?
但大语言模型更像是“相关性结构模拟器”
；
?
它可以“预测一个合理的答案”
，但不能清晰解释“为什么这个是对的”
，这导致它常常幻觉（hal露cination），即信心满满地说错话。
结论：缺乏标注训练导致“因果推理能力弱化”
，解释力不足。
?
三、类比视角：大模型
vs
人类学习
我们可以做几个有趣的类比来更好理解：
模型机制
类比人类
结果
自监督训练
看大量书籍和对话，但没人教你正确答案
可形成语言风格、思维路径，但很难准确判断对错
监督训练
老师出题、讲解并纠错
能建立清晰的“任务-结果-反馈”
链条
强化学习
实践中不断试错并获得反馈
学会策略优化，但很依赖奖励设计
未训练领域
没人讲解、也从没见过的知识
只能“猜”
而不是“知道”
所以，大模型并非“全知”
，而是“巨量输入+相关性建模”
的结果。
没有明确监督和反馈，它可以“模仿得很好”
本章未完，点击下一页继续阅读