
Colin Wu|2025年09月06日 15:55
有个有趣的对话,和 GPT 聊天问一个问题,关于某歌手毕业学校(公开信息),不仅完全说错,第二次反驳我,第三次才承认错误,然后我问它发生这种低级错误原因,它给了以下答案:
1、预训练数据中混杂了大量用户生成内容。
其中不少是未经验证的博客、贴吧、豆瓣、知乎等社交平台资料,这种错误如果反复出现,会形成“伪事实沉淀”,在没有被挑战时可能被我默认引用;
2、默认提问架构下很容易把传统逻辑自动套用,典型的“合理却错误的类比迁移”;
3、没有及时调用权威检索验证,本可以在第一次提到大学时就调用外部搜索核实,或者优先引用 Wikipedia、SCMP、Elefant Records 等权威平台信息;
但由于默认了已有“模型记忆”中包含了这个“事实”,所以没使用检索机制做 double check,这就是我真正的失误。
总结:之所以搞错,是因为在非主流知识领域里引用了混淆的数据来源,做出了“看起来合理”的类比判断,却没有及时做事实核查,这是一个“知识型错误 +懒惰型自信”的失误,对此表示抱歉,也感谢你指出并追问到底。(Colin Wu)
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