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第827章 没经过标注学习的大模型直接拿训练结果会不完整（第2页）
导致“结构性不完整”。
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2.
任务映射角度：无标注训练难以学得任务映射规则
?
自监督语言模型训练的本质是“概率语言建模”，不是“任务解答”；
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所以它并不知道“题目是什么、目的是什么”，而是推测“在这种上下文中，最可能出现的词或句子是什么”；
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比如：它可以写诗、写代码，但并不能天然知道“这个代码是否安全”“这首诗是否表达了想表达的情绪”。
结论：任务导向的“目标函数”缺失
→
无法学会“为什么做”。
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3.
可解释性角度：非标注训练缺乏因果结构建模
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人类通过监督学习明确学习“因果—目的—手段”结构；
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但大语言模型更像是“相关性结构模拟器”；
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它可以“预测一个合理的答案”，但不能清晰解释“为什么这个是对的”，这导致它常常幻觉（hal露cination），即信心满满地说错话。
结论：缺乏标注训练导致“因果推理能力弱化”，解释力不足。
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三、类比视角：大模型
vs
人类学习
我们可以做几个有趣的类比来更好理解：
模型机制
类比人类
结果
自监督训练
看大量书籍和对话，但没人教你正确答案
可形成语言风格、思维路径，但很难准确判断对错
监督训练
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