为什么生成式大模型做不到100%的精准度？

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— 我们期待大模型能够通过分析和处理这些大量的数据，实现信息的最高程度的压缩，自动发现世界运转的基本规律，让模型表现出与人类智能相匹配的能力。 来源  /     信息化与数字化   （ID：  HERO_HAS_A_CODE ）    作者 /     沈旸   今年1月份，微软的几位学者发布了一篇论文 《“RAG与微调：流水线、权衡与农业案例研究”》 。这篇微软的论文探讨了在将特定领域的数据整合到大型语言模型 （LLM） 中的两种方法的效果——检索增强生成 （RAG） 和微调。研究特别聚焦于农业行业，这个领域的人工智能应用仍然相对较少。研究人员提出了一个包括从PDF提取数据、生成问答对、并评估模型表现的流水线，使用的模型包括Llama2-13B、GPT-3.5和GPT-4。 RAG和微调这两种方法都能够有效提升模型性能。通过微调模型，准确率提升了6个百分点以上，而RAG方 ………………………………