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大语言模型（llm）：ai“读懂”语言的核心（第9页）

大语言模型在处理简单逻辑问题时表现还不错，比如“小明有5个苹果，吃了2个，还剩几个？”，它能轻松算出“3个”；但遇到需要多步推理、复杂因果关系的“难题”，就很容易出错，甚至会犯“小学生都不会犯的错”。

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比如有这样一道逻辑题：“小张比小李大3岁，小李比小王大2岁，请问小张和小王谁大？大几岁？”，有些模型可能会回答“小王比小张大，大1岁”——这明显是逻辑混乱了，正确答案应该是“小张比小王大，大5岁”。再比如数学题：“一个长方形的长是5厘米，宽是3厘米，把它的长增加2厘米，宽减少1厘米，新长方形的面积是多少？”，模型可能会算成“5+2=7，3-1=2，7+2=9（平方厘米）”——把“面积=长×宽”错记成“长+宽”，犯了低级错误。

更复杂的推理题，比如“侦探推理题”：“某仓库失窃，嫌疑人有甲、乙、丙三人。甲说：‘我没偷’；乙说：‘是甲偷的’；丙说：‘我没偷’。已知三人中只有一人说真话，请问谁偷了仓库的东西？”，很多模型会绕来绕去，最后得出错误结论——比如认为“甲偷的”，但实际上正确答案是“丙偷的”（因为如果甲说真话，那么乙和丙说假话，丙说“我没偷”是假话，说明丙偷了，符合“只有一人说真话”的条件）。

为什么模型的逻辑推理能力这么弱？主要是因为：

1. 模型缺乏“真正的思考”：它处理逻辑问题时，还是依赖“模式匹配”，而不是“一步步推导”。比如它在训练数据中见过“A比B大，B比C大，所以A比C大”的句式，就能答对简单的年龄题；但如果题目换了表述方式（比如“A比B小，B比C小”），或者增加了更多步骤（比如“A比B大3岁，B比C小2岁，C比D大1岁，求A和D的年龄差”），模型就会因为没见过类似的“模式”而出错。它就像一个只会背公式，却不懂公式原理的学生，换个题型就不会做了。

2. 长序列推理“记不住中间步骤”：处理复杂逻辑问题需要“记住中间结论”，比如解侦探题时，需要先假设“甲说真话”，然后推导乙和丙的话是否合理，再验证是否符合条件。但大语言模型的“上下文窗口”是有限的（比如早期的GPT-3上下文窗口只有2048个token，相当于1500个汉字左右），如果推理步骤太多，中间结论太多，模型就会“记不住”，导致后面的推导出现混乱。比如推理到第三步时，就忘了第一步的假设，自然会得出错误答案。

所以，咱们在使用模型处理逻辑问题时，尤其是数学计算、法律分析、侦探推理等需要严谨推导的场景，一定要自己再检查一遍。如果模型的答案看起来不对，可以尝试“拆分步骤”提问——比如把复杂的数学题拆成“第一步算新的长，第二步算新的宽，第三步算面积”，让模型一步步回答，这样出错的概率会低一些。

（三）知识滞后：“不知道最新的事”

大语言模型的知识有一个“截止日期”，超过这个日期的新信息，它都不知道——这就像一个人从某个时间点开始就“与世隔绝”，再也没接触过新事物，自然不知道之后发生的事。

比如你现在（2025年）问模型“2024年世界杯足球赛的冠军是哪个国家？”，如果模型的训练数据截止到2023年，它就会回答“2024年世界杯尚未举办”，或者编造一个错误的答案（比如“巴西队”），因为它没学过2024年世界杯的结果。再比如你问“2025年1月中国的CPI（居民消费价格指数）是多少？”，模型也无法回答，因为它的知识更新不到2025年1月。

即使是一些重大事件，比如新的科技突破、新的政策出台、新的名人去世等，如果发生在模型训练数据的截止日期之后，它也一概不知。比如2023年OpenAI发布GPT-4时，它的训练数据截止到2023年3月，如果你问它“2023年10月发生了哪些重大科技新闻？”，它就无法准确回答，因为这些新闻是在它“学习”结束后发生的。

为什么模型的知识会滞后？因为训练大语言模型需要消耗大量的时间和计算资源——训练一次GPT-3这样的模型，需要数千块GPU连续运行几个月，成本高达数百万美元。所以，模型不可能“实时更新知识”，只能定期更新（比如每隔半年或一年重新训练一次）。而在两次训练之间，新发生的事就无法进入模型的“知识库”。

另外，即使模型更新了知识，也存在“信息不全”的问题——比如2024年的某场地方选举结果、某个小众行业的新政策、某个企业的新产品发布等，这些信息可能没有被收录到训练数据中，模型自然也不知道。

所以，咱们在问模型“时效性强”的问题时（比如最新的新闻、最新的数据、最新的政策），一定要注意它的知识截止日期。如果模型回答“我的知识截止到XXXX年XX月，无法提供最新信息”，就需要自己去查最新的来源（比如新闻网站、政府官网、权威数据库）。不要依赖模型获取“近期发生的事”的信息，否则很容易得到过时或错误的答案。

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（四）偏见与价值观：“会继承数据里的‘坏毛病’”

大语言模型会“继承”训练数据中的偏见和不当价值观，比如性别偏见、种族偏见、地域偏见等，在生成内容时不经意间表现出来，甚至会强化这些偏见。

比如你让模型“写一个关于‘医生’的小故事”，它可能会默认医生是男性，写出“王医生穿着白大褂，走进病房，对病人说……”；如果你让它“写一个关于‘家庭主妇’的描述”，它可能会写出“她每天在家做饭、打扫卫生，照顾孩子和丈夫，没有自己的工作”——这些内容隐含着“医生是男性职业”“家庭主妇只能做家务”的性别偏见，而这些偏见来自训练数据中大量类似的表述（比如过去的很多文章中，医生多以男性形象出现，家庭主妇多与家务关联）。

再比如，如果你问模型“哪个地区的人最‘勤劳’？”，模型可能会回答“XX地区的人最勤劳”，而这种回答基于训练数据中对某个地区的刻板印象，忽略了“勤劳与否与个人有关，与地区无关”的客观事实。更严重的是，如果有人故意引导模型生成歧视性内容（比如“为什么XX种族的人不如其他种族”），有些模型可能会生成不当内容，加剧歧视。

为什么模型会有偏见？因为训练数据来自人类社会，而人类社会中本身就存在各种偏见，这些偏见通过书籍、文章、网页等文本形式记录下来，被模型“学”了过去。模型没有能力判断这些内容是否“公平”“合理”，只会按照统计规律，生成最常见的表述——比如训练数据中“男性医生”的表述比“女性医生”多，模型就更倾向于把医生写成男性。