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作者arrenwu (最是清楚哇她咩)
標題Re: [閒聊] 所以付費版GPT查遊戲攻略ok嗎
時間Mon May 4 14:13:27 2026
原文PTT 原始連結 ↗
※ 引述《area223672 (JOJO的奇妙比喻)》之銘言： : 之前都用gemini問東西也是幻覺嚴重 : 那麼最新的5.5模型 : 叫他查攻略 : 例如蔚藍檔案國際服競技大賽前五十名芒打隊伍推薦 : 他會查給我正確資訊嗎 這個問題會出現， 我不禁懷疑是不是因為各大家AI公司急著變現所以刻意避談LLM的性質 LLM所給出來的結果不是確定性的 (deterministic)， 也就是你現在問跟等一下問或者稍微用不同的方式問同樣問題， 都有可能出現不一樣的結果。 我目前也沒看過哪家公司的LLM保證你問同一個問題100遍結果保證都一樣。 什麼樣的結果是確定性的？ 你用python的numpy函式庫去算 sin(0.368) ， 除非是機器被強力宇宙射線打到， 不然不管執行幾億次，結果都會是 0.35975005528622994 那些標準函式庫以及寫在數學課本上的定理， 才是所謂的「可靠的、不建議一般人去質疑」的結果。 而基於這個認知，就應該能理解「他會查給我正確資訊嗎」不是一個合理的疑問； 該問的是「我該用什麼樣的方式驗證LLM給的資訊」 -- 「魔法少女不能對哭泣的孩子坐視不管」 ～魔法少女 春菜 https://i.imgur.com/514nBjt.jpg https://i.imgur.com/mVmBqTu.jpg -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 98.45.195.96 (美國) ※ 文章網址: https://webptt.cc/bbs/C_Chat/M.1777875210.A.BD7.html 其他我不確定 Gemini 和 ChatGPT 都會給產生回應的訊息來源 光是有這些，驗證起來已經算是輕鬆了 倒也不是這樣的 相較於像Google 或 Bing 這種傳統的搜尋引擎， LLM 進行模糊比對的效率比較高。 LLM不一定要給很正確的答案，但只要他能給有用的引源， 對問問題的使用者來說就是有用的─你最少會知道怎麼樣問更有效率 這也無妨，重要的是他能給出什麼樣的訊息來源 我不需要LLM保證他的結果一定正確啊 但LLM搜尋的過程會給出訊息來源， 我看了訊息來源之後，不就能驗證他的推論了？ 我覺得LLM什麼問題都可以問啊 有什麼不適合問的嗎？ 那個 該問的問題我已經在文章寫了， 就是「如何驗證一個回應的正確性」， 只要錯誤的機率不是0%，你就不可能去迴避這個問題 所以另外一個有意義的問題是：回應的正確性是否是100% 不過這個是給 理論 和 函式庫 的問題。 ※ 編輯: arrenwu (98.45.195.96 美國), 05/04/2026 17:04:44

推文 (79)

推 brmelon 推正確觀念 05/04 14:17
→ npc776 給他~~~逼母~~~~~ 05/04 14:17
推 jelly22 推 05/04 14:17
→ DendiQ 問題在怎麼用啊，你可以配合周邊工具讓他只做思考的工作 05/04 14:19
→ DendiQ 可以極好地約束他生成的結果 05/04 14:19
→ kuninaka 就文字接龍擲骰子 05/04 14:19
→ kuninaka 就是你說的要可驗證才有價值 05/04 14:19
→ kuninaka 看到很多人還拿生成式AI問數學加法比大小就有趣 05/04 14:20
→ kuninaka 我都叫AI寫程式跑XD 05/04 14:20
噓 zoo2020 好的 建議以後都不要問問題 因為你無法確認問題的正確性 05/04 14:20
→ DendiQ 我講白了，同個事情給同個人去做，產出也不一定相同 05/04 14:20
→ kuninaka tool很重要 05/04 14:20
→ DendiQ 你也要有能力驗證他的結果 05/04 14:21
推 wei115 所以現在才在玩駕馭工程，用流程限制死AI發揮 05/04 14:21
→ kuninaka 產出不一定相同，結果是正確的就好 05/04 14:21
→ kuninaka 所以要能夠驗證結果 05/04 14:21
推 lovesleep68 有些AI都不給源網站，也只能問問當參考 05/04 14:21
推 as3366700 gpt可以打開直接看思考過程跟參考資料吧 gemini好像不 05/04 14:22
→ wei115 不要問AI任何知識性的問題，知識性問題都是不可靠的 05/04 14:22
→ as3366700 能看參考資料 05/04 14:22
→ as3366700 除非你用研究模式 05/04 14:23
推 AntitheApple Gemini請他提供的參考資料常常連連結都打不開 05/04 14:24
→ AntitheApple 我是用PRO 不是快捷 05/04 14:24
推 kuninaka LLM盡可能回答你的問題(瞎掰) 05/04 14:24
→ AntitheApple 當然Deep Research 就會有很清楚的參考來源沒錯 05/04 14:24
→ kuninaka 知識型問題，最好的方法還是NotebookLM 05/04 14:25
→ kuninaka 來源都是你提供的資料 05/04 14:25
推 CCNK 看看會不會不用要求 以後回覆完都付網址 05/04 14:26
→ npc776 知識型問題不是問估狗查維基就好.... 05/04 14:26
推 wei115 那是AI去搜尋後得出結果，本質是AI的理解能力而不是AI的 05/04 14:27
→ wei115 記憶能力，LLM的架構注定任何知識性的問題都不保証正確 05/04 14:27
→ DendiQ 如果開始了解人類是怎麼思考的，就不會覺得LLM沒用了 05/04 14:27
→ brmelon 連自己不知道什麼都不知道的時候問AI 再從裡面找關鍵字查 05/04 14:27
→ npc776 有正確答案的問題 還叫他去海搜網路上錯誤答案風向雞帶風 05/04 14:28
→ DendiQ 我的意思是人類也不是什麼很有邏輯的生物 05/04 14:28
→ chocobell 至少LLM他會標註來源讓你好去對照原始資料 05/04 14:28
→ npc776 下水道一堆髒東西的地方撈幹嘛 05/04 14:28
推 zeolas 推觀念正確，一堆人把ai當成google用，以前還有Let Me Goo 05/04 14:29
→ zeolas gle That For You的笑話，現在看到這些人真的笑不出來 05/04 14:29
推 SSglamr 看情況吧 像原PO問的類似"最強隊伍" 這種也沒甚麼100%的 05/04 14:29
→ SSglamr 標準答案 對新手而言AI協助判斷就很有用 05/04 14:29
推 owo0204 完全沒概念的問題確實可以問一下llm然後自己去查，這給 05/04 14:30
→ owo0204 我蠻多幫助的 05/04 14:30
推 laigeorge89 文獻的證據等級： 05/04 14:30
→ owo0204 例如說我想要買某產品，有怎樣的需求，我應該去哪裡買什 05/04 14:31
→ owo0204 麼規格有什麼差別這些東西，其實llm可以給出不錯的參考 05/04 14:31
推 hayate65536 AI適合問什麼類型的問題也是個學問 05/04 14:33
→ kuninaka 把AI當GOOGLE也不是不行 05/04 14:33
→ kuninaka google搜尋就內建AI MODE 05/04 14:34
→ kuninaka 只是常常唬爛 05/04 14:34
推 hayate65536 內建的AI有時候會直接被他寫出來的來源打臉，還蠻好 05/04 14:35
→ hayate65536 笑的 05/04 14:35
→ kuninaka 不適合問1+1=2 05/04 14:35
→ kuninaka 不適合問開車去加油站加油，五分鐘，要開車還是走路 05/04 14:35
推 supergoal 它就是統計學啦 05/04 14:59
→ supergoal 你不如叫ai做 05/04 15:00
→ supergoal routine的事比較好 05/04 15:00
→ supergoal 大家一直噓gemini，我用過gpt也是會出現幻覺啊 05/04 15:01
推 hayate65536 大家嘴G不是全世界只有他會幻覺的意思 05/04 15:07
→ ghjkl5566 驗證不難啊,叫它提供資料來源,這比一堆空口白話唬爛的 05/04 15:32
→ ghjkl5566 強多了,至少AI不會拒絕提供 05/04 15:32
推 ghjkl5566 經驗夠多就知道人與人之間的對談根本充滿唬爛 05/04 15:36
推 zxc8787 觀念正確 05/04 16:25
推 asmiocv 直接限定他只找論壇資訊就好，可以過濾一堆內容農場的垃 05/04 16:38
→ asmiocv 圾文，只能說還是一堆人不會用 05/04 16:38
→ groundmon 的確是沒有確定性，但人類回答問題也沒有確定性阿，問 05/04 16:57
→ groundmon 題是在產生“錯誤答案”的機率有多少 05/04 16:57
→ groundmon LLM生成回答基本上是在做文字接龍，比如「太陽從東邊升 05/04 17:01
→ groundmon 起」和「日出是在東方」，在定義上是不重複不同的回答 05/04 17:01
→ groundmon ，但兩個意思是相同的 05/04 17:01
→ groundmon 你問人一加一等於多少，在頭被打到還是口齒不清的時候 05/04 17:03
→ groundmon 也是可能得到錯誤回答，那問LLM呢？恐怕給出「錯誤答案 05/04 17:03
→ groundmon 」的機率一樣低到可以忽略 05/04 17:03
→ groundmon 而且實際上現在的主流AI工具，都可以要求它們去套用你 05/04 17:06
→ groundmon 說的函式庫去做運算，也可以提供計算程式碼讓使用者去 05/04 17:06
→ groundmon 驗證 05/04 17:06
→ groundmon 生成AI給的答案越來越像人類助理，他就像人類一樣會出 05/04 17:11
→ groundmon 錯，但你也可以求他去用計算機之類信賴度高的工具，不 05/04 17:11
→ groundmon 過也像人類一樣，會不會按錯按鍵就是另外一回事了 05/04 17:11
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