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这玩意没联网啊，我甚至好奇它后来是咋改对的

gtp有很大的弊端，就是楼主所说的一本正经的胡说八道，你让它推荐一个地区的旅游景点，前几个还正常，超过十个就开始胡说八道了，但是说的比真的还真，还给出这些景点的交通攻略。

别人问我话我也喜欢先说个假的

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gpt是一个语言模型

它的训练库不联网，也就说它不是根据实际的时间做出回答，而是根据曾经存在过的“星期几”做出回答。得出的结论当然是错的。

因为他不是像你一样得到一个问题搜寻相关答案再给出相关答案，他是一个语言模型，使用的逻辑是：你给出了这句话，他将这句话翻译成向量，再根据他拟合出的系统得出他的输出，翻译成语言，最后再给你。也就是说，只要他的用来拟合系统的数据足够奇葩，你完全可以让他相信你说出“今天是什么日子”之后，他应该回复“猪肉应该掺混凝土来制备航母的原料”。他没有你的“意义交流”的语言能力，只有一个猜出来的输入输出间的黑箱

我不懂

我不好说

不怎么了解 但感觉就是个设置了多种风格和类型的对话模板 然后把搜到的东西无脑套模板来回答的玩意

ai第一遍会比较随意

大模型现在本质上就是算一段文本下一个最有可能出现的词，原生是没办法获取其他任何内容的。能知道日期是因为每段对话开头预设的提示词会告诉它现在的时间

大语言模型的基本存储单位是token，一个token约等于一个字，词，标点符号等等。
这些token最初是随机排放的，没有任何规律。
而喂进去的文章就是生成token之间的参数，把原本随机混乱的token通过在文章中的使用量，使用环境等等相链接起来。
所以模型是不会记忆任何资料数据的。口中有人说语言模型是搜索引擎基本就是信口开河。
而文字接龙是语言模型的学习与生成方式。它们确实是通过这种模式确定和预测下一个文字的。
但这种生成不是随机也不是胡乱预测的。正是利用之前学习的，token之间的关联参数进行选择的。
而当参数量达到1000亿时，不可思议的涌现现象出现了...人类目前搞不清除涌现是怎么出现的。
胡数八道的原因正是因为模型根据token与参数在选择相关联的回答，也证明了他并不是在引用任何资料。
好奇的可以去问问gpt岳母刺字，问bing需要加no＿search，目前它们一定会胡说，并给你编一个婆婆给媳妇刺字的故事...
而且这个故事有模有样。老外说不定就信了。
但其实他们参数里是有喂这个典故的。
换成英文或允许bing搜索他们都答的出来。
目前大语言模型在成语方面就很稀奇的理解不了。这些缺陷反而都证明它们并不是简单的搜索信息回答，而是真的在用心的胡编在联想。
岳母刺字这个问题它们编的故事并不存在任何相关相关文化，完全就是根据岳母就是老婆的妈妈，刺字就是在纹身，然后补充各种新婚前之类的细节瞎说的。

我们把openai给ban了，对面放弃中文训练，属于是双向逃离