飘天文学

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）

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；

?

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。

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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

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