chatgpt（bing）的中文回答太差了，可以窥知中文网络的谬误和谎言有多夸张了

这个和无标注的中文数据集和有标注人工中文数据集，以及他们在所有数据中的比例有关。有可能是因为中文数据集质量的确不好，也有可能是数据集质量还可以但是比例不够。这个细节只有 MSFT 内部的人才知道了。

OpenAI ChatGPT 中文质量也一般，我问它一些变形金刚的基本术语的意思，用英文问都是没问题的，用中文问它的回答都是胡编乱造的，而且只有懂变形金刚的人才看的出来。

@leimao 所以说现在网上的中文资料应该都已经被污染了

难道他不能通过英文资料用中文回答吗？比如很多技术方面的文档在中文互联网都找不到，但是它也一样能回答啊！

@zictos 这个属于 Cross-lingual learning 的范畴。跟他的学习的过程有关，对于一个训练的例子，问和答在数据集中如果都是中文，那么你在实际使用的时候，他的 attention 只会 attend 到对应的中文 token 上去，回答也一般只会是中文。估计未来模型会慢慢往这个方向上优化。

中文环境是什么样还需要旁证吗？

@lefthand2006 变形金刚的术语有啥可污染的？

是的，这段时间我在努力和 chatgpt 、bing 练习用英语对话。逆水行舟不进则退吧

@hanqian #9 三个月来我 99%与 chatgpt 的对话都是英语进行 感觉英语输出进步极大 输入也
争取今年抽空用它把日语学会( 达到能看懂 youtube 教程的水平)

@zzm88104 没错，这是中文的坏时代，但又是学习新语言的好时代，一起加油吧

@zzm88104 日语有那么简单么 u

偏见太严重了，中文内容可能有问题，但就这个事例无法证明这一点。

chatgpt 是用英语研发的，研发人员可能不懂中文，那么他们自己调试、改进的时候就只能主要使用英语。另外我们也不知道英文中文的训练量是否一致，例如，现在外国网络访问中文资源也不流畅，有反向墙，这个因素是否影响了他们获取中文资源？

因素有很多，但你都不考虑，只看对自己的偏见有利的一面，这又何尝不是自己给自己建的一堵墙。

你这个例子说明不了 “中文网络的谬误和谎言有多夸张”。
你问 chatGPT 中国历史的相关问题，也是有大量的错误，只能说明数据集的质量不好。
你可以尝试用非英语语种去问，看能不能得出相同的结论

@ViolaH 日语很难 我大学时二外有一些基础 毕业后断断续续也学了一下

任何语言的网络世界中谬误和谎言都很多

你这么说是因为你只熟悉中文

他用别的语言也是在胡扯的..

实际上英文回答也会有这个问题，要不为什么 stackoverflow 为什么要禁它，就是它只会使用已收录的各种元素拼接一个似是而非的答案，所以在有确定正确结论的问题下它的回答都不准确。

而中文比英语效果更差的原因应该就是数据量的差距，毕竟这软件就是外国人做的，人家训练肯定还是优先用英语，而且参与它的用户也是英语受众更多，那自然英语效果会与其他语言拉开的差距越来越大。

你看见的终究限制于你自己的眼界，和中文无关

@zpf124 是的，前两天问了一个 kotlin 的问题，让它给个示例代码，结果运行报错，后来发现它的示例是 stackoverflow 上提问者的出错代码

@leimao 纯好奇，真的会把 transformer 叫做变形金刚吗

训练用的素材必须用高质量并且做过大量标记的源才行，不然无论中文还是英文都会被内容农场污染。

这事真的不怪 chatgpt

chatgpt 里面英语训练语料占比超过 90%，而中文语料占比只有 0.1%，900 倍的差距你的论证完全是胡扯

其实现在的 chatgpt 参数配置感觉更像是一个玩具，以 api 里面 temperature 设置来说感觉在 0.7 0.8 左右，给出的答案看似正确但是有很多漏洞。你可以不断否定他的答案看看他是怎么说的，基本你只要说“你说的不对”，那么他必定会说“你说的对，是我错了”，像这种真的很难拿来作为应用工具，只能做休闲娱乐骗骗不懂行的人

再举个例子，如果你搜可口可乐原浆工厂在哪里，你会发现回答都很肯定地告诉你在“俄亥俄州”，然而这些回答显然都是基于近期某爆款自媒体文章，因为如果把时间限定到旧一些就几乎没有这个答案。

这种错误回答甚至能骗过大部分真人（点赞率很高），你又怎么指望 AI 仅靠搜索去辨别？
（俄亥俄州确实有 syrup plant ，但并不是自媒体所说的全球唯一唯二的原浆厂，可能也不是最大的。更不知道“原浆工厂官网”是什么鬼）

q:“chatgpt 的中文回答太差了”是否能得出结论“中文网络的谬误和谎言非常夸张”
a:不能仅凭“chatgpt 的中文回答太差了”这一点就得出结论“中文网络的谬误和谎言非常夸张”。尽管 ChatGPT 是一个大型的人工智能语言模型，但其回答的质量受到其所训练的数据集和算法等多种因素的影响。如果 ChatGPT 的中文回答质量差，可能是由于其训练数据集的不足或者模型算法的局限等因素所致，而这些因素与中文网络的谬误和谎言无必然联系。

要评估中文网络上的谬误和谎言的严重程度，需要采用更加科学的方法进行分析和研究，例如基于大数据的分析和调查研究等。只有通过充分的数据和证据，才能得出准确的结论。

有的人的智力水平是真的不如 AI 。

让它用英文资料思考就行了

@learningman 有些人思维惯性已经深入潜意识了，国外产品对中文支持不好，立马就开始反思。

当年计算机不能输入汉字时，有人就提议废象形汉字，完全拼音化。

> 1980 年权威刊物《语文现代化》丛刊第一期的一篇文章宣称：“方块汉字在电子计算机上遇到的困难，好像一个行将就木的衰老病人。历史将证明，电子计算机是方块汉字的掘墓人，也是汉语拼音文字的助产士。”

@leimao 2L
老哥你现实中和人聊 Transformer 也叫它变形金刚吗...

@AOK123 我说的是真的变形金刚啊，汽车人霸天虎啥的

@grahamsa0503 现在年轻人看变形金刚已经不叫他变形金刚了吗

纯属放屁。

英文效果为什么好：
首先，原始预训练的语料英文占绝大多数，大力出奇迹，英文自然不会差。
其次，开发过程肯定重点精调英文的效果，因为更通用，熟悉的人更多，所以英文表现更好。
而超大规模模型的涌现能力+人工反馈精调，是 ChatGPT 远超之前模型的关键。

中文这边来说：
没有找到 ChatGPT 用到大量中文的互联网上垃圾语料进行训练的证据（难道中文维基质量差吗？），所以中文互联网恶劣环境污染了 ChatGPT 这个推论不严谨。

就算你抛开训练过程不谈，你能证明法西葡阿这些大语言效果跟英文没有差别，才能得到这个结论。但是估计你也不会这些语言，也没有认真调研过，直接开喷。

你看，你自己的用中文发表的结论都这么草率，经不起推敲，反过来却怪中文互联网环境差。退一步讲，就算真的成立，是不是也有你这种人的一份功劳呢。