- ChatGPT 會根據訓練資料中的模式而非即時研究產生回應，這意味著它有時會產生不正確或過時的資訊，這種現象稱為幻覺。
- 它的整體準確度很高，例如GPT 在 MMLU 等基準上的得分約為 88.7%，但表現會因問題的複雜性、主題的罕見性和資訊的再現性而有所不同。
- 雖然ChatGPT 功能強大，但其輸出仍可能反映訓練資料的偏差，因此從可靠來源進行嚴謹的評估和驗證仍然非常重要。
當然，您可以使用 ChatGPT幾乎可以用來做任何事 - 但它的資訊準確度有多高呢？
ChatGPT 現在擁有數以億計的使用者。它可以製作內容、協助腦力激發、編寫程式碼，以及充當一般的導師。
但是，您應該在多大程度上相信AI 聊天機器人的回應？
ChatGPT 如何產生回覆？
為了更了解ChatGPT 所提供資訊的品質，我們先從了解 AI 聊天機器人如何選擇資訊開始。
ChatGPT 是一個大型語言模型LLM)，設計用來模仿人類語言。
當它產生回應時，它並不是在進行研究或檢查網頁。它是根據訓練資料產生一連串的單字。這表示有時候LLM 會產生幻覺（即感知到不存在的模式，並產生不正確的資訊）。
ChatGPT 有多準確？
根據Massive Multi-task Language Understanding (MMLU)，ChatGPT 有 88.7% 的準確率。
MMLU 測試量化大型語言模型的智慧，讓頂尖的 AI 模型互相比拼。
然而，我們很難準確衡量精確度。
成功率總是會因使用的測試方法不同而有所差異。相較於判斷ChatGPT 在個別對話中是否準確，這些測試作為比較LLMs 的工具往往更有幫助。
ChatGPT 何時最有可能提供虛假資訊？
ChatGPT 很少會 - 如果有的話 - 對一個簡單的問題產生幻覺。問它加拿大的首都；您就沒有什麼好擔心的了。
如果是罕見或最近的資訊，ChatGPT 就不太可能提供正確的資訊來源。
如果它在一個主題上的訓練資料越少，ChatGPT 就越不可能準確。由於模型不會使用網際網路上最新的資訊，這表示最近的資訊尚未成為其訓練資料的一部分。
如何提高ChatGPT 的精確度？
請記住，使用ChatGPT 並不是單方面的互動。您可以採取許多步驟來提高回應的準確性。
以下是從ChatGPT 獲得最佳答案的 4 種方法：
1) 賦予它更多的背景
我們有時都會感到困惑，人工智慧也不例外。如果您詢問的是最適合公共運輸的城市，試著說得更具體一點：哪個城市擁有最大的地鐵系統？哪座城市的大眾運輸乘客人次最多？哪座城市花在公共運輸上的經費最多？
如果您與ChatGPT 正在進行對話，它會記住上下文，可能會回答得更準確。
2) 索取可點選連結的資料來源
最新型號的ChatGPT 會在您要求時提供來源連結，這對於尋找精確資訊來說是一大改變。
3) 使用最新型號
每個新的GPT 模型都會帶來更多的可靠性。OpenAI o1 模型 使用思考鏈推理，指示模型在開始產生文字之前，先停下來推理其回應的每個步驟。
4) 用英文詢問
ChatGPT 適用於80 多種語言。但由於網際網路上的英文內容種類繁多，ChatGPT 在以英文對話時的精確度最高。如果您能用英語與 AI 聊天機器人互動，這是您獲得更高品質的輸出的最佳選擇。
ChatGPT 是否有偏見？
ChatGPT 的輸出受到訓練資料和微調過程的影響，訓練資料可能會帶來偏差或不準確，而微調過程則涉及人類審核員。以批判的態度來處理模型的回應，並在需要時從可靠的來源驗證資訊，這一點始終都很重要。
ChatGPT 會給每個人相同的答案嗎？
由於ChatGPT 模型在不斷改進，您可能無法在一段時間內得到相同的答案。
如果有兩個人同時使用ChatGPT 並有相同的提示，您很可能會得到相似的答案。
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常見問題
ChatGPT 可以從網際網路存取即時資訊嗎？
預設情況下不會。ChatGPT 會根據訓練資料中的模式產生答案，這表示它不會即時瀏覽網頁，除非您使用的是啟用瀏覽功能的版本 (例如可存取網頁的ChatGPT Plus )。
ChatGPT 中的訓練資料和即時資料有何差異？
訓練資料是ChatGPT 在某個截止日期之前所學到的資訊，而即時資料是指當前不斷更新的資訊（如新聞或股票價格），除非連接到即時工具，否則基本模型無法存取這些資訊。
ChatGPT 與 Google 等傳統搜尋引擎有何不同？
ChatGPT 會直接在對話中產生答案，而 Google 則會顯示網頁連結。
當人們說ChatGPT 「會產生幻覺」是什麼意思？
這表示 AI 會胡亂敘述。它可能會給您聽起來很對，但實際上不對或完全捏造的答案，尤其是關於小眾或不清楚的主題。
我如何驗證ChatGPT 提供的資訊？
最好的方法是與官方網站、新聞機構或學術參考資料等可靠來源進行交叉檢查。如果您不確定，可以隨時要求ChatGPT 提供連結或引述其來源。
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