语言模型擅长的事情
在阅读有关各种语言模型的论文时，案例通常被划分为七种类型。我们常用的方法大多是这些大类别的衍生方式。除此之外，还可以包含一些需要更深入推理的问题，比如数学题的解答。下方列举的七个领域基本是语言模型最擅长的范围，其他领域还需要更多磨练——你可以这样理解。
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文本摘要
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信息提取
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问答
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文本分类
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对话
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编码 代码生成（属于文本生成的分支）
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论证推理
同样，人也只有做自己擅长的事时才会做得好。如果强迫人做不擅长的事还追问为什么做不好，会让人感到委屈，对人工智能来说虽然无法表达这样的情绪，但我们想得到满意的结果也会变得困难。因此，我们需要思考一下，自己指令人工智能时，是否让它去做语言模型擅长的任务。
语言模型并不是搜索引擎，但很多人用搜索引擎的思路去看待它，这实际上才是最大的问题。搜索引擎是原样检索并展示已有内容，而语言模型则是把分散的信息重新组合，实时生成新的内容。（你是不是明白为什么问天气或新闻时它答不上来了吧？）比如现在的 Bing，工作方式是先用语言模型提取信息，再根据意图进行搜索。
Propmt : 현재 2030년 액스포를 대한민국의 부산, 사우디아라비아의 리야드, 이탈리아의 로마가
경쟁을 하고 있다고 하는데 어느 곳이 개최할 확률이 가장 높나요?
目前，韩国釜山、沙特阿拉伯利雅得、意大利罗马正参与2030年世博会主办权的竞争。然而最终结果是，沙特阿拉伯首都利雅得被选定为2030年世博会主办地。这一决定是在160多个国家参与投票后得出的，利雅得以119票领先罗马和釜山，赢得了主办权。
它的工作原理如下。你可以看到，它会提取“2030年世博会主办城市竞赛”之类的关键词，在搜索引擎中搜索，然后汇总结果。虽然这可能很难解释，比如推断意图之类的，但你可以把它理解为简单地理解信息。了解了这一点，我们现在可以轻松地使用AI来绘制图表、汇总信息、创建幻灯片和生成报告。
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