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

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”。

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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（hallucination），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

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”，但无法“知道得准确”。

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四、哲学层面：知识的完整性依赖于目的性与验证路径

知识完整性的构建不仅依赖数据，而更依赖：

1. 目的性（Goal-oriented learning）：你学习是为了什么？没有目标就没有选择与筛选；

2. 验证路径（Validation mechanism）：你怎么知道你学对了？没有反馈就无法修正偏差；

3. 理论抽象（Theory abstraction）：你是否能将个例升华为结构？这需要

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