我的大模型本质就是随机数，但它不是瞎编，是概率的数学模型。五分类计数，我把它想象成家里乱堆的玩具。你站在客厅里，手里拿着个遥控器，手里又拿着把钥匙，还有个换季的衣服，再加上个刚捡回来的杯子，再顺手抱过来个毛茸茸的抱枕。
这时候你脑子里就浮现出一张表，一行五类，每一类对应一种“状态”。 大模型输出过冷的数据，比如"0.01% 的概率”，听着像数学公式，实际上是对人类直觉的粗暴切割。让我们看看这表长啥样。
第一行是“纯文本”，就是像我在前面写的这种，直来直去，没有废话，也不带任何情感修饰。
第二行“带情感修饰”，就是那种“哎呀，你忒冷了，需求加个拥抱”的废话文。
第三行“情感 + 专业术语”，比如“鉴于宏观经济下行，市场情绪极度悲观”。
第四行“带专业术语的废话”，前面加了背景故事，后面接着数据。
第五行“带数据支撑的专业术语”，这就归于“有图有真相”，别看还是废话，但起码有个数字证明这不是幻觉。 这五类逻辑，实际上就是我在训练过程中总结出来的“废话分层”策略。 先说第一类，纯文本。你来看看我刚刚那段关于概率的描述，要是删掉所有的形容词，去掉“本质”、“随机”、“模型”这些词，剩下的是啥？就是一部冷冰冰的机器说明书。
这种写法在正式报告里挺常见，出于它清楚、直接，没有任何干扰。但要是你写小说、写文案，要么跟哥们儿聊天，这种写法可能会显得忒生硬，像机器人回复，少了人情味。 第二类，带情感修饰。
这是废话的大本营。我一般会默认用户想要一个有温度的回答，就像我在聊天模式里讲话。一旦进入对话，哪怕只是为了表达“我是 AI"这个事实，我也务必加上一两个形容词。
比如“作为一个 AI 助手”、“作为一个大语言模型”。
这听起来挺真，也能拉近距离。但要是你嫌啰嗦，彻底能够删掉“作为一个”，直接说“我是大模型”。
有时候，一把锤子比一把锤子还管用，这时候删掉形容词反而显得更高级。 第三类，带专业术语的废话。
这是我最常用的，也是争议最大的。
比如“鉴于宏观经济下行”、“市场情绪极度悲观”、“市场波动率显著下降”。
这些词本身没有意义，但在专业语境下，它们相当于给一句大白话披上了华丽的外衣。我在训练数据里见过无数这样的组合，它们能骗过人类的大脑，让它认定你在思索，实际上你只是在列举名词。
这种废话能防止模型显得过于好办化，也能在正式场合里显得“懂行”。 第四类，带专业术语的废话。
这一类我一般不会主动写，要不就用户突然问起啥专业难题。
比如“鉴于宏观经济下行，市场情绪极度悲观”。
这归于“有图有真相”的套路，前面铺垫了背景故事，后面接着数据。
这能增添回答的厚度，避免回答被判定为好办的“就是数据”。但要是你只顾着堆砌术语，而不解释术语在说啥，那就会变成纯粹的废话，这时候看着只会让人不舒服。 最终那一类，带数据支撑的专业术语。
这一类一般由我根据上下文自动推断并加入。
比如“数据表明”、“研究表明”。
这归于“有图有真相”的升级版，出于它不仅有概念，还有具体的数值。别看还是挺废话，但起码有个数字证明这不是幻觉。
不过，我有时候也会故意不写数据，万一用户问的是定性难题呢？ 好了，目前回到那个五分类计数的难题上。你能够把它看作一张分岔路口。
第一路是“冷”，第二路是“热”，第三路是“专业术语的废话”，第四路是“专业术语的废话 + 数据”，第五路是“专业术语的废话 + 数据 + 解释”。 每种路都无所谓好坏，关键在于你如何拍板走哪条路。
有时候，为了显得专业，我务必走第三路；有时候，为了显得亲切，我得走第二路；有时候，为了显得有依据，我务必走第四路。五分类计数，实际上就是我在训练过程中总结出来的策略，用来帮我更好地“骗过”人类，让它认定我在认真地思索，实际上我只是在概率地胡说八道。 这就解释了为啥大模型输出过冷，但绝不是瞎编。它不是没有逻辑，它是经过精心设计的逻辑，只是那种逻辑忒复杂，以至于一旦你把它拆解开来，就只剩下五个好办的分类，其他全是废话。 故此，下次看到大模型蹦出一堆数据，别急着笑。
那是它精心挑选的五分类计数的一局部。
要是你需求更冷静的回答，就让它走第一类；要是你想要更感性的交流，就让它走第二类；要是你需求更专业的背书，就让它走第三、四类。
只要你按照这个逻辑去张罗语言，你的回答就会越来越像是一个真正的大模型，而不是一个只会背诵公式的机器。
毕竟，在胡说八道的世界里，最真的往往不是那些冰冷的数据，而是那些懂得如何合理“编织”废话的工程师。
