一，什么是大语言模型

大语言模型(以下简称 LLM)可以被认为是一个拥有人类世界各个领域知识的百科全书，用户提问，LLM 可以查阅自己的知识库，并为用户生成答案。

LLM 通过对海量文本和代码数据集进行训练，获得了对广泛主题的深入理解。它们可以访问和处理的信息量远远超过任何人类个体。

LLM 拥有的知识包括：

• 事实和数据：历史事件、科学发现、地理信息等。
• 概念和理论：来自各个领域的理论、原则和概念。
• 语言和文化：不同语言、文化和社会的细微差别。
• 技术技能：编程、数据分析、机器学习等。

LLM 可以利用这些知识来执行各种任务，例如：

• 回答有关任何主题的问题
• 生成文本、翻译语言、编写代码
• 总结长篇文本
• 提供见解和建议

二，LLM不擅长的领域

1，真实世界实时信息

虽然 LLM 拥有广泛的知识，但重要的是要注意它们并不是完美的。它们可能会受到训练数据中存在的偏见的影響，并且可能生成不准确或虚假的信息。同时，LLM 知识是静态的，知识库截止到某一时点（比如Gemini Pro 知识库截止 2023 年 11 月），目前大部分模型不具有直接调用搜索引擎的能力，所以无法获取当前世界实时的一些信息，包括：

• 某个学校的实时信息，如快递站几点关门等
• 个人隐私信息，如学号、身份证号等
• 实时社会热点新闻

2，学术领域专业性较强的问题

LLM 的特点是知识范围广、覆盖面全，但是对于大大部分较深的学术领域无法做出准确回答或者无法回答，除非经过知识库投喂训练的 LLM

三，LLM擅长的领域

不同模型的能力侧重点不同

• GPT系列的模型在自然语言和代码能力上取了平衡
• 谷歌的 Gemini 系列模型的代码算法能力较强，自然语言能力一般，建议信科的同学使用
• 通义千问效果和 GPT3.5差不多