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ai大模型没有经过标注训练直接拿训练结果的机器学习,会不完整。
你提出的问题非常有深度,触及了ai大模型训练方法与其学习机制中的核心矛盾:没有经过明确标注训练(supervised
learning)的ai大模型,是否能获得完整有效的学习成果?是否存在结构性的“学习不完整”
?
我们来分层展开这一问题,力求在技术、哲学、认知、类比等多个维度上进行全面分析,最后做出严谨的结论。
?
一、背景界定:ai大模型的训练机制
目前主流的ai大模型(如gpt系列、claude、gemini等)采用的是**预训练
+
微调(fine-tuning)+
rlhf(强化学习人类反馈)**的混合架构。
其中最核心的是预训练阶段,其基本过程是:
在没有明确标签的情况下,用大规模互联网上的数据(网页、百科、代码、小说、评论等)进行“自监督学习(self-supervised
learning)”
。
自监督学习
≠
无监督学习
?
自监督学习并非完全“无标注”
,而是通过构造任务(如语言建模任务:预测下一个词)让模型从数据本身自动生成训练信号。
?
模型在这过程中学习的是结构、语义、因果、常识等隐性规律,而不是显性标签(如猫、狗、汽车这种图像分类标注)。
?
二、未标注训练是否“学习不完整”
?——技术视角的回答
我们可以从以下三个角度看“完整性”
问题:
1.
信息覆盖角度:不是所有领域都能通过无标注数据自发学习
?
无监督或自监督学习依赖于数据中的统计规律;
?
某些抽象、隐蔽、少量出现的信息(如法律边界、伦理判断、罕见病症)如果数据中分布极少,模型可能无法学到;
?
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