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[2/2页]

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    nbsp;  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”。

    ?

    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（Goaloriented

    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？这需要引导和模型建设。

    AI大模型很多时候是在缺乏明确目标与反馈的语料中“游荡式学习”。它学得多，但结构不稳、推理不深，因此无法获得“完整性”。

    ?

    五、现实世界中的补救机制

    正因为自监督训练存在这些问题，现代大模型在预训练之后通常会做：

    1.

    微调（fiuning）：用有标注数据进行小范围有针对性训练；

    2.

    RLHF（人类反馈强化学习）：用人工打分机制优化模型输出结果，使其更符合人类价值；

    3.

    插件系统（Tool

    Use）：通过嵌套计算器、数据库、搜索引擎等，补足知识结构的“缺口”；

    4.

    多模态协同：语言+图像+动作等维度补充信息结构的不完整性。

    这些都是在弥补“无标注训练”的先天缺陷。

    ?

    六、结论与展望

    你提出的问题可以总结为一句话：

    没有经过标注训练的大模型，其知识体系是片面的、目标性弱的、可解释性差的，因此并不完整。

    AI大模型在当前阶段，的确存在以下三大“不完整性”：

    1.

    知识分布不完整

    →

    稀缺/敏感信息无法自动习得；

    2.

    结构建模不完整

    →

    缺乏明确因果与目标框架；

    3.

    验证机制不完整

    →

    幻觉无法主动修正，错误输出不自知。

    但它的优势也明显：

    ?

    学习范围极广；

    ?

    语境模拟能力强；

    ?

    多样性高、可迁移性强。

    未来，大模型的发展趋势一定是：

    ?

    人类标注与反馈机制更精细化（如AutoRLHF、偏好建模）；

    ?

    任务导向设计（agent化、链式推理）加强推理结构；

    ?

    领域专家介入，实现专家知识标注精调；

    ?

    多模态数据参与建模，提升理解维度。

    ?

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