像 GPT-3.5 和 GPT-4 这样的 OpenAI 语言模型功能强大，但并非万无一失。 它们的准确性取决于任务、输入提示的质量以及特定领域。 对于具有明确答案的简单问题——例如解释编程概念或生成代码片段——这些模型通常表现良好，因为它们已经接受过大量技术文档、代码存储库和教育内容的训练。 例如，要求 GPT-4 编写一个 Python 函数来反转字符串通常会产生正确而高效的代码。 然而，当任务需要最新的知识、细致的推理或事实验证时，准确性会下降，因为模型无法动态访问实时数据，并且可能依赖于过时或不完整的训练数据。
一个关键的限制是模型依赖于其训练数据中的模式，而不是真正的理解。 虽然它可以为诸如量子计算或 API 设计等复杂主题生成听起来合理的解释，但它可能会将准确的信息与错误或过度简化混在一起。 例如，如果要求解释在其训练截止日期之后发布的利基框架（例如，GPT-4 的 2023 年 10 月），则该模型可能会捏造细节或提供过时的替代方案。 同样，在解决数学问题时，它可能会产生逻辑步骤，但由于算术错误而得出不正确的结果。 这些限制突出表明，模型的输出应被视为建议，而不是明确的答案，尤其是在关键场景中。
开发人员可以通过制作精确的提示和验证输出来提高准确性。 例如，将问题分解为更小的步骤（例如，“首先，验证输入；然后，处理数据”）可以减少歧义并引导模型找到正确的解决方案。 提供上下文（例如，指定编程语言版本或包括错误消息）也有帮助。 此外，使用外部工具来验证输出（例如，通过 linter 运行生成的代码或测试 API）至关重要。 虽然 OpenAI 的模型是用于原型设计、集思广益和自动化重复性任务的强大工具，但它们的有效性取决于人工监督。 将模型的生成优势与领域专业知识和系统验证相结合，可确保可靠的结果。