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一、介绍 1.1、背景
在使用提供的 GPT 系列模型时，我们可能会发现对于一些简单的问题，例如中文事实性问题，AI 往往会编造答案。而当询问最近发生的新闻事件时，AI 会直接表示自己不知道未来21年的情况。
为了解决这个问题，在发布最新的GPT-4模型后也推出了插件模块，可以支持通过插件的方式连接到外部第三方应用程序。然而，即使使用了第三方应用程序，我们也不能保证所需信息恰好被其他人提供。此外，并非所有信息和问题都适合向所有人公开，有些信息可能仅限公司内部使用。
今天我们将探讨如何利用的大型语言模型能力，并且仅在指定数据上进行操作以满足我们的需求。
1.2、大语言模型的不足之处
为了测试的常识水平，我们询问了一个普遍已知的问题：“鲁迅先生去日本学习医学的时候，他的导师是谁？”然而，给出的答案一会儿是儿島潤三，一会又是桥本秀夫，并不是大家所熟知的藤野先生。
这种情况的发生与大型语言模型的原理和训练数据集有关。大型语言模型利用训练样本中文本之间的前后关系，通过前面的文本预测接下来出现的文本概率。如果某个特定答案在训练样本中频繁出现，模型会收敛于该答案，并给出准确回答。然而，如果相关文本较少，训练过程中会存在一定程度的随机性，导致回答可能不准确或牵强。
在GPT-3模型中，虽然整体训练语料很丰富，但其中只有不到1%是中文语料。因此，在问及与中文相关的知识或常识问题时，模型给出的回答往往不可靠。
当然，我们可以采取一种解决方案：增加更多高质量的中文语料并使用这些数据重新训练一个新模型。另外，在我们希望AI能够正确回答问题时，我们可以收集相关数据，并利用提供的"微调"（Fine-tune）接口，在基础模型上进行进一步训练。
这种方案确实是可以的，只是成本可能会很高。对于上面举的例子，如果只是缺乏一些文本数据，这种方法可能还能接受。但对于时效性要求较高的资讯类信息，这种方法就不太可行了。
例如，我们想让AI告诉我们前一天的最新资讯新闻或者某个比赛的结果，显然我们不太可能每隔几个小时就进行单独的训练或微调模型，这样干成本太高了。
在处理此类问题时，我们可能需要考虑其他解决方案。例如，在AI模型中集成第三方数据源或API来获取实时更新的资讯信息，并与语言模型结合使用。这样可以在不重新训练或微调模型的情况下获得及时和准确的答案。
1.3、Bing Chat 的解决方案
用过New Bing的朋友可能都知道，它每次回答之前就是先联网搜索，然后在组合提示返回响应结果，微软在Bing搜索引擎中添加了的问答功能，效果似乎也不错。那么Bing是如何实现这一功能的呢？可能的解决方案就是先搜索，后提示（）。
1）首先，我们通过搜索的方式找到与所提问问题最相关的语料。可以使用传统基于关键词搜索技术，也可以使用嵌入式相似度进行语义搜索技术。
2）然后，将与问题语义最接近的几条内容作为提示语提供给AI 。请AI参考这些内容，并据此回答问题。
当我们将《藤野先生》中的两个段落提供给AI，并要求它根据这些段落回答原始问题时，会得到正确的答案。您也可以自行测试一下。
这是利用大语言模型的常见模式之一。因为大语言模型本身具备两种能力。
第一种能力是通过海量语料中已包含的知识信息进行回答。例如，当我们问AI如何制作东坡肉时，它能够给出准确回答是因为训练语料中已经有了相关知识，我们通常称之为"世界知识" 。