大型语言模型 (LLM) 如 GPT-4 或 Llama 的准确性因任务、数据质量以及应用方式而异。它们在经过大量训练的领域表现最强，例如生成合理文本、回答常识性问题或协助代码语法。例如，一个 LLM 可能正确编写一个 Python 函数来排序列表，或者解释 REST API 等常见编程概念。然而，当任务需要专业知识、实时数据或严格逻辑推理时，准确性会下降。模型在被问及特定代码解决方案时可能会杜撰不存在的库名，或者无法发现复杂算法中的细微 bug。准确性不是一成不变的，它取决于具体的任务，并且通常需要验证。
一个主要限制是 LLM 基于训练数据中的模式生成响应，而不是基于真正的理解。这可能导致“幻觉”，即模型自信地给出不正确的答案。例如，如果被问及医疗建议，LLM 可能会将准确信息与过时或未经证实的主张混杂在一起。同样，在代码相关任务中，它可能会建议已弃用的方法或不兼容的框架。用户提示的歧义也会影响准确性。一个模糊的查询，如“我如何优化我的应用程序？”，可能会得到通用建议，而不是定制的解决方案。开发者必须精确地组织问题，并交叉检查输出，尤其是在安全性或数据处理等关键应用中。
为了提高准确性，开发者通常将 LLM 与其他工具结合使用。例如，使用检索增强生成 (RAG) 从受信任的数据库中提取事实，或集成代码检查工具来验证生成的代码片段。在特定领域数据（例如内部文档）上对模型进行微调也有帮助。然而，即使采用这些策略，LLM 也应被视为助手，而不是权威来源。一个实用的方法是使用它们进行起草或头脑风暴，然后运用人类判断来完善输出。例如，一个 LLM 可能生成一个基本的 API 集成脚本，但开发者仍然需要测试它、处理边缘情况并确保符合系统约束。