关于大模型我又犯了一个想当然的错误，如雾里看花，终隔一层 原创

“ 做到知行合一，在知中行，在行中知，才不会雾里看花”

看过我文章的人应该都知道，最近一直在研究大模型的应用领域，也就是怎么应用大模型的强大功能，而且还开发了一个简单的微信聊天机器人小程序；但是总有一种雾里看花的感觉，老是想不明白。

这几天在散步的时候满脑子想的都是聊天机器人，内容生成；然后就在想，内容生成难道只能用来聊天吗？

然后回来就问了大模型，聊天机器人和内容生成的关系，然后得到了不一样的结果，才发现在之前太想当然了，大模型远远没有想的那么简单。

微信聊天机器人小程序：

01、对大模型的认知偏差

首先，思考一个问题聊天机器人和内容生成有什么关系？它们是一个东西吗？有什么区别？

关于智能机器人已经不是一个新的名词，在智能手机出现时就有了智能机器人，只不过那时的机器人智商还很低，比如苹果的siri，小爱同学，天猫精灵等。

而随着人工智能技术的发展，也就是大模型的出现，新的更加智能的机器人开始出现。但从技术角度来说，智能机器人也有多种不同的情况。

比如，基于生成式大模型的内容生成聊天机器人；而如果使用RAG(检索增强)或其它检索技术，那就是检索类型的聊天机器人；其它的还有基于规则驱动的聊天机器人。

既然提到内容生成，那么什么是内容生成？

内容生成是指通过人工智能和自然语言处理技术，自动生成文本，图像，音频，视频等多种形式的内容。

从字面意思来理解，生成自然是生成之前没有的东西，如果已经有了，那就不叫生成了，那叫搜索；从无到有的过程，才能叫做生成。

那大模型知识库属于内容生成吗？

说到这个，我们就应该先理解是什么大模型知识库。大模型知识库旨在融合大模型技术，对海量的企业内部数据，专业知识等进行高效组织，智能索引和深度学习，使之成为可以被模型理解和利用的结构化知识或资源。

大模型知识库不仅能实现企业内部知识的快速检索与匹配，还能利用大模型的语言理解和生成能力。

因此，可以说大模型知识库是使用了大模型的内容生成能力，但不完全属于内容生成。

再想一个问题，大模型在内容生成领域，可以生成文本，图片，音频和视频；那么，图片抠图和去除水印属于图像生成吗？音频降噪，视频的清晰度优化属于内容生成吗？

那么使用mind journey根据语言描述生成一个图片呢？

因此，从这里可以看出，内容生成只是大模型的一个功能点，它还有很多别的功能。

02、自然语言处理三兄弟，NLP，NLG，NLU

在前面说，内容生成是大模型技术与自然语言处理(NLP)的结合，那么什么是自然语言处理，它和NLU(自然语言理解)，NLG(自然语言生成)又有什么关系？

自然语言处理应该算是一个通称，它的目的就是让机器用人类的语言和人类进行交流，而不再需要使用编程语言。

因此，要想让机器和人类使用人类的语言交流，那么就需要让机器理解人类语言，然后它才能用人类的语言“说出”它想说的话。

因此，这就有了自然语言理解——NLU和自然语言生成——NLG的出现。

那NLP是怎么实现的呢？

数据科学家和大模型专家，通过把非结构化的自然语言(包括文本，语音和视频)转化为结构化计算机能够识别的文本或语言；然后经过大模型的语义分析，生成对应的模型结构表。

之后，大模型再根据问题的语义，从模型表中解析出具有自然语言语义的并且有关联的正确回答。

human: 你吃饭了吗？

llm: 林黛玉杯酒斩唐僧。

human: 你吃饭了吗？

llm: 今天下雨了。

human: 你吃饭了吗？

llm: 吃过了，吃的饺子。

以上三句人类与大模型的对话中，第一句大模型的回答即答非所问，而且回答的是错误的。第二句，大模型回答的虽然是答非所问，但是它这句话是正确的；第三句，大模型回答的既有关联，而且是正确的。

因此，NLP中，大模型首先要理解语义和语境，也就是NLU；然后还能正确地回答问题，也就是NLG。

从这里也可以看出，大模型知识库并不是简单的检索知识库，还要利用大模型的语义理解和生成能力来更灵活，且准确的回答。

总结

伟大的领袖说过，没有调查就没有发言权，要想了解一件事，首先就要去靠近它，理解它，否则只能雾里看花，不知所以。

知行合一，在知中行，在行中知。

本文转载自公众号AI探索时代 作者：DFires

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