大模型LLM问题求解
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？
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。
采用chatgpt：
1、大模型（如LLM）在训练过程中并没有接触到每一个可能的问题，因此它在未见过的问题上的表现可能是有限的。如果某个问题超出了模型训练数据的范围或者涉及到过于专业化或最近才出现的知识，那么模型可能无法正确回答或者回答不完整。
2、当大模型回答未见过的问题时，并不是胡说八道。它的回答是基于训练数据中所学到的语言模式和知识。如果问题与模型训练数据中的类似问题相关，那么模型可能会产生类似人的理解和推理的内容。然而，对于未见过的问题，模型的回答可能会显得不够准确或合理，因为它缺乏相关的信息来进行深入的推理。
3、大模型在某种程度上可以被看作是智能搜索引擎，但与传统搜索引擎有很大不同。传统搜索引擎是基于关键词匹配的，而大模型是基于自然语言理解和生成的。大模型在回答问题时并不是简单地根据关键词匹配结果，而是通过理解问题的语义和上下文来生成回答。它可以执行推理和类比，并且在某些情况下能够产生相当令人印象深刻的回答。但仍然要注意，大模型的回答是基于其训练数据和模式识别能力，可能在未见过的领域或复杂问题上表现不佳。因此，它并不是完全等同于传统意义上的智能。
1.你在训练的时候会考虑它泛化的问题的。他虽然不能拿出特别准确的答案，但是能答个大概。因为你问的问题和他已有的一些知识是有相似度的。他就会找和这个问题相似度最高的一些内容回答给你。
2.不是胡说八道。他是根据你这个问题和他所有的内容的相似度去计算一下。就可以找到和你这个问题相似度最高的一些内容。他是有一定的推理的依据的。但是回答的全不全就不一定了。
3.说白了也就是搜索引擎，就是更智能的搜索引擎罢了。像那些说什么人工智能能超越人类的只能说是给人工智能打广告罢了。
自然语言处理大概思路都是这样的，就是提取你内容中的核心要点。然后根据你的核心要点去它的数据库怎么去查这个问题和这个问题相似的内容。和搜索引擎是有一点像的。其实你这么想也不能算错。
1.大模型（如LLM）通常可以回答一些从没训练过的问题，尤其是对于类似的语言和知识领域。它们在训练过程中会接触大量的文本数据，因此在遇到类似语义和知识的问题时，可能会表现得非常好。然而，对于一些特定领域的问题或者涉及到具体场景的问题，大模型可能无法准确回答，因为它们并未在训练数据中遇到过相关的内容。
2.大模型回答未训练过的问题时，通常不是胡说八道，而是通过模式识别和语言理解进行回答。它们的回答是基于在大规模数据上训练得到的语言模型，利用文本的统计规律和语义信息来生成答案。虽然可能出现错误或不准确的回答，但它们不会随意编造内容。
3.大模型的本质类似于智能搜索引擎，但有所区别。智能搜索引擎侧重于根据关键词匹配和索引结果来提供相关信息，而大模型是基于自然语言理解和生成的模型，可以根据语义和上下文生成更加准确和连贯的回答。大模型在回答问题时，不是简单地返回预先索引的结果，而是在理解问题后动态生成回答。虽然它们在某种程度上都可以被视为人工智能系统，但它们的实现和工作原理是有区别的。