LLMs 十分強大但也並非完美,在使用的時候需注意一些隱患。
LLMs 如果沒有連線到網路且無法精確得知他們的資訊來源時,大多數情況下不能準確給出引用來源。他們經常會產生一些看起來不錯,但完全不準確的資料。
LLMs 時常產生具有刻板印象的回應。即使有安全防護措施,他們有時也會生成性別歧視/種族歧視/同性戀歧視的內容。在面向消費者的應用中使用 LLMs 時要小心,即使在研究中也要小心(它們可能產生有偏見的結果)。
當被問到一個不知道答案的問題時,LLMs 時常產生虛假的資訊。有時他們會說不知道答案,但很多時候他們會自信地給出一個錯誤的答案。
LLMs 不擅長邏輯計算。他們解決簡單的數學問題也存在困難,對於更複雜的數學問題更是無從下手。
工具增強型 LLMs 在一定程度上能改善這個問題。
使用者可以欺騙 LLMs 使其生成任何他們想要的內容。閱讀更多