7小时前发布
用久了发现一个现象，搜索引擎给我一堆链接，大模型直接给我一段话。想问这两种东西在原理上到底差在哪，以及为什么大模型偶尔会说得很像真的但其实不对。
两件事在机制上就不同。
搜索引擎做的是检索加排序。它把网页抓回来建成索引，你搜的时候从索引里找出相关页面，按一套公开的规则排个序，然后交给你。它本身并不理解内容，只负责找和排。
大模型做的是生成。它按概率一个词一个词往下写，写之前并不去查证。它之所以看着懂很多，是因为训练时读过的文本里的语言规律和事实关联被压进了参数。
编答案的根源就在这里。遇到训练语料里稀少的细节，它仍然要往下写，写出来的就可能是语言上通顺、事实上有误的东西。这种输出有个专业说法，叫幻觉。
所以两者的使用方式不能混。搜索引擎给的是线索，需要你自己判断。大模型给的是一段成形的话，需要你回头去核。它接上联网也只是在生成之前多了一步检索，生成这一环照样按概率写，误读材料的情况仍然存在。
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两件事在机制上就不同。
搜索引擎做的是检索加排序。它把网页抓回来建成索引，你搜的时候从索引里找出相关页面，按一套公开的规则排个序，然后交给你。它本身并不理解内容，只负责找和排。
大模型做的是生成。它按概率一个词一个词往下写，写之前并不去查证。它之所以看着懂很多，是因为训练时读过的文本里的语言规律和事实关联被压进了参数。
编答案的根源就在这里。遇到训练语料里稀少的细节，它仍然要往下写，写出来的就可能是语言上通顺、事实上有误的东西。这种输出有个专业说法，叫幻觉。
所以两者的使用方式不能混。搜索引擎给的是线索，需要你自己判断。大模型给的是一段成形的话，需要你回头去核。它接上联网也只是在生成之前多了一步检索，生成这一环照样按概率写，误读材料的情况仍然存在。
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