OpenAI 通过分析上下文，利用其训练数据中的统计模式，并优先考虑最有可能的解释来生成响应，以此处理模糊查询。当查询缺乏明确性时，模型会检查即时的对话历史记录、常见的技术场景以及经常关联的术语来推断意图。例如，如果用户在没有上下文的情况下询问“我该如何修复它？”，模型可能会假定“它”指的是之前讨论过的代码问题，或默认提供常见的编程错误排除步骤。它不会主动提出澄清问题，而是利用现有数据进行有根据的猜测。
模型依赖于其跨不同数据集的训练，通过权衡不同含义的统计可能性来解决歧义。例如，“Python”一词可能指编程语言或动物。如果对话包含“脚本”或“库”等术语，模型会优先考虑编程上下文。类似地，像“哪个框架最好？”这样的查询可能会根据常见的开发者用例触发一个流行选项列表（例如，React、Django）。这种方法对于经常遇到的歧义很有效，但对于训练数据稀疏或冲突的利基术语或高度特定场景则效果不佳。
开发者可以通过提供明确的上下文和迭代查询来改进结果。例如，与其询问“我的代码为什么坏了？”，不如添加诸如“我的 React 应用在进行 API 调用时抛出 CORS 错误”之类的详细信息，这有助于模型缩小焦点。如果初始响应不准确，使用关键词（例如，“后端” vs. “前端”）细化查询或重新措辞可以获得更好的结果。虽然模型无法动态寻求澄清，但通过明确性来构建查询——例如指定编程语言、错误类型或使用案例——可以减少歧义并将响应与用户意图对齐。