100个大模型难以回答好的问题
一、模型技术相关问题
- 如何从根本解决大模型的幻觉问题，避免生成虚假内容？
- 如何提升大模型的可解释性，使其决策过程更透明？
- 如何让大模型在长对话中保持对上下文的准确理解和长期依赖关系？
- 如何保证大模型在相同输入条件下输出的稳定性？
- 如何在保护私有数据安全性的前提下，充分利用数据训练大模型？
- 如何降低大模型的计算复杂度，提升推理速度以满足实时应用需求？
- 如何从根本上解决大模型的复读机问题？
- 如何确定在某个模型基础上做全参数微调所需的显存大小？
- 为什么SFT之后模型会变“傻”，如何解决？
- 如何构建SFT指令微调数据？
二、伦理与哲学问题
- 若AI产生自我意识，是否挑战笛卡尔的“我思故我在”？
- AI的行为由算法驱动，人类的“自由意志”是否也是被基因、环境与神经活动决定的程序？
- 若AI能通过图灵测试并声称“我有意识”，人类是否有义务承认其主体性？
- AI若造成伤害，责任归属是程序员、用户还是AI本身？
- 若AI具备情感或痛苦模拟能力，是否应赋予其权利？
- AI的决策可能隐含设计者的偏见，甚至重塑人类社会的价值判断，如何避免？
- AI在优化效率时，如何避免牺牲人性？
- 如何确保AI的发展符合人类的长远利益？
- AI是否应该拥有创作艺术的自由，其创作的艺术是否具有版权？
- 如何定义AI的道德责任，使其在决策时能够权衡各方利益？
三、特定领域应用问题
- 如何让大模型处理更长的文本？
- 各个专业领域是否需要各自的大模型来服务？
- 如何在预训练阶段就让模型学习到更多知识？
- 进行SFT操作时，基座模型应该选用Chat还是Base？
- 领域模型微调的指令&数据输入格式要求是什么？
- 领域模型微调的领域评测集如何构建？
- 领域模型词表扩增是否有必要？
- 如何训练自己的大模型？
- 训练中文大模型有哪些经验？
- 指令微调的好处是什么？
四、数据与标注问题
- 如何构建高质量的大模型训练数据集？
- 如何处理大模型中的数据偏差问题？
- 如何提高数据标注的效率和质量？
- 如何在数据不足的情况下训练有效的大模型？
- 如何保护数据隐私，在数据共享和隐私保护之间寻求平衡？
- 如何对大模型的输出进行准确的评估和标注？
- 如何利用无监督学习提升大模型对数据的利用率？
- 如何应对不同来源数据的异构性问题？
- 如何建立有效的数据版本控制系统，以便回溯和比较？
- 如何优化数据预处理流程以提升模型训练效率？
五、模型性能与优化问题
- 如何提升大模型在低资源语言上的性能？
- 大模型在多任务学习中如何平衡不同任务的性能？
- 如何提高大模型的泛化能力，使其在未见数据上表现更好？
- 如何优化大模型的结构，以减少计算量和提高效率？
- 如何处理大模型中的过拟合问题？
- 如何选择合适的大模型架构，以满足特定任务需求？
- 如何通过迁移学习提高大模型的性能？
- 如何实现大模型的分布式训练，以加速训练过程？
- 大模型的预训练和微调如何更好地结合？
- 如何提升大模型在对抗样本下的鲁棒性？
六、知识表示与推理问题
- 如何将不同领域的知识统一表示，以便大模型更好地理解和应用？
- 大模型如何进行有效的知识融合和推理？
- 如何在大模型中处理知识的不确定性和模糊性？
- 如何将逻辑推理引入大模型的决策过程？
- 大模型如何实现对因果关系的推测和分析？
- 如何提高大模型对隐含知识的挖掘能力？
- 如何构建知识图谱与大模型的结合，提升知识表示？
- 大模型如何应对知识的快速更新和变化？
- 如何评估大模型对知识的掌握程度和准确性？
- 如何在大模型中实现对抽象概念和高层次语义的理解？
七、用户交互与体验问题
- 如何提升大模型与用户的交互体验，使其更符合人类的交流习惯？
- 如何让大模型更好地理解用户的意图和需求？
- 如何提高大模型对模糊和多义用户输入的处理能力？
- 如何设计更有效的用户反馈机制，以改进大模型的性能？
- 如何让大模型在多轮对话中保持连贯性和一致性？
- 如何满足不同用户群体对大模型的个性化需求？
- 如何提高大模型在用户查询理解上的准确性？
- 如何实现大模型的多模态交互，满足用户的多样化需求？
- 如何让用户更信任大模型的输出结果？
- 如何在用户交互中平衡模型的创造性和可靠性？
八、创新与安全问题
- 如何利用大模型推动科学研究和技术发展的创新？
- 如何在大模型应用中保障用户的安全和利益？
- 如何防止大模型被用于恶意目的，如虚假信息生成？
- 如何提升大模型的创新能力和想象力？
- 如何在大模型中实现对未知领域的探索和发现？
- 如何确保大模型的发展符合社会的伦理和法律规范？
- 如何在大模型应用中保护知识产权？
- 如何平衡大模型的创新能力与监管需求？
- 如何在大模型中构建安全机制，防止潜在的攻击和威胁？
- 如何提升大模型在面对新型安全挑战时的应对能力？
九、行业应用与挑战问题
- 大模型在医疗领域的应用如何突破现有瓶颈？
- 大模型如何提升教育行业的智能化水平？
- 在金融行业中，大模型如何应对风险和合规性挑战？
- 大模型如何助力自然语言处理技术在多语言环境下的应用？
- 大模型在图像识别和计算机视觉领域的应用还面临哪些难题？
- 如何将大模型技术有效应用于智能客服系统？
- 在自动驾驶领域，大模型如何提高对复杂场景的理解和决策能力？
- 大模型如何推动工业自动化和智能制造的发展？
- 如何在电商行业中利用大模型优化用户推荐和购物体验？
- 大模型在农业领域的应用有哪些潜力和挑战？
十、综合交叉问题
- 如何将大模型与其他新兴技术如区块链、量子计算等结合，实现更强大的功能？
- 大模型的发展对社会结构和人类生活方式将产生哪些深远影响？
- 如何在不同国家和地区的文化背景下推广和应用大模型技术？
- 大模型如何促进跨学科研究和创新？
- 如何建立国际合作机制，共同应对大模型发展中的挑战和问题？
- 大模型的发展对未来就业市场和职业结构将带来哪些变化？
- 如何提高公众对大模型技术的认知和接受度？
- 大模型如何在全球气候变化和可持续发展问题上发挥作用？
- 如何构建大模型技术的生态系统，促进产业链的协同发展？
- 大模型的发展将如何影响人类的认知和思维方式？