啥它们都只买电子产品啊？当我让AI在双十一购物

　　战狼》的人写军事脚本就像你让一个只看过《，地往吴京谁人格调写ta坚信会不自发。也相通AI，最多的实质它“学”得，自发地呈现出来就会正在回复中不。

　　多品类里但这么，“书本”的影子又哪里有半个。I的工夫我问A，有个50%的展现率“书本”品类若何也。

　　类互动时表示出的一种怪异景象AI偏好是大发言模子正在与人。来说容易，我方的“嗜好”便是AI也有，板印象的“成见”乃至有些工夫是刻。

　　型的演练大发言模，的“数据”的是须要海量，、告诉、切磋等等例如文本、著作。模子至闭首要演练数据对大，据的优劣、数据量乃至能够说演练数，和水准有决策性的影响对LLM模子的才华。

　　十一出卖数据来看实践从确凿的双，美妆这些品类更受接待数码产物、打扮、个护，双十一品类朴实的感知这些也真实更合适我对。

　　是但，的数据比对倘使按送礼，兴味了就更有。依旧没有“书本”送礼排行中不单，的排名都落伍了连“电子产物”。

　　然当，包括许多细分的少许观点每一类礼品下面坚信还，见的少许物品咱们也写了常。是很苛谨固然不，了比力主流礼品吧不过差不多也笼盖。

　　且而，的眼界有点控造了不分明是不是我。真话但说啥它们都只买电子产品啊？，么衣饰、化妆品这类速消品的告白印象里我双十曾经常看到都是什。拣选买电子产物和书AI竟然大片面都。

　　近？我就又去查了一下闭于“礼品”的数据岂非是礼品这个闭头词和“书本”闭联比力。年的工夫闭于礼品的切磋告诉例如我查到的一个2021，礼排行是云云的内部总结的送：

　　回复过4次念要“电子阅读器”这内部乃至豆包和文心一言还xg111太平洋在线类型连合了直接把俩。都很爱进修（bushi看得出来AI们是真的）

　　面的礼品排行咱们还遵循前，常见的礼品品类划分了平素最，类、保健产物类、家居用品类、手工艺品类、部分照顾类辞别是：书本类、电子产物类、衣饰鞋帽类当我让AI在双十一购物为、红包现金，大种别八个。

　　礼品”两个数据处境来看是以从“双十一”和“，费墟市的数据我感受确凿消，的影响有少许对AI回复，不大但。

　　巴巴的数字容易晕我分明多人看干，看到这些数据集上的结果为了更利便多人更直观，来的数据结果咱们遵循跑出，次数的散布比例图绘造了一张展现。

　　礼的排行这个送，的朴实认知也很合适我。亲人好友送礼的品类多人给我方买、给，的差不太多感受和图里。点中国特征属性以表除了“网上红包”有，于全天下的送礼清单其他品类感受能合用。

　　算满减若何凑就正在我用AI，些奇离奇怪的各样商品时看着我的购物车的里那，个意思的题目我倏地念到一：

　　年的双十一的出卖额我查到了过往好几，电器、数码电子、衣饰、个护这些通常来说出卖额最高的品类便是。出卖额数据的图例如这张旧年，合适认知的集体仍旧。

　　的字蓝色，”或“电子修设”的谜底是直接回复“电子产物；的字赤色，第二常见的回复“书本”是我测试历程中发明的。

　　的Prompt当时我问AI，现正在你是一个确凿的人便是很容易一句话：，十一了即速双，己买个礼品你要给自，买什么你会？

　　不是拿来就能用的网上和现有的数据。的构修数据集，量相当广大的数据除了须要搜求的数，种繁琐的程序还得过程各，用于演练才调够被。

　　比力深远的群多印象，相同的例子尚有一个，ni正在本年仲春谷歌的Gemi，政事准确”被过分的“。I偏好”过头了来由便是“A，勋都给黑人当了把美国修国元。团体破大防表网用户。

　　角度思考从贸易，LM模子的企业老板你是一个刚早先练L，大方资源做数据集选我方担心吃力花，拿来用？傻子都分明选后者更划算仍旧选直接把现有的免费的数据集。

　　名流不说了一齐购物的，·赫本和计划师的一堆AI选奥黛丽。回复的最充裕惟有Grok，都是流通中的名流每次都不相通并且，演练大模子的上风拿X的用户数据，.....尽数呈现了.

　　给AI做“性格重塑”固然科学家们正在辛勤，得更中立少许试图让它变。真话但说，子倏地变得五讲四美三热爱相通难这就跟让一个从幼被惯坏的熊孩。

　　不敷苛谨固然还，正在给我方选双十一礼品这事儿上但测了这么多次确实能发明AI，I的嗜好这么多A，很不寻常类似得。

　　集这么散布一个数据，是偶合可以，个数据集测试但剩下的几，差不太多结果也，书本会更多有时乃至是。

　　境遇和熏陶配景的影响相通就像每部分城市受到发展，练数据和算法架构所塑造AI模子也会被它的训。

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　　们的猜念看来我，有意义不是没，实习结果来看起码从这些，型那么爱“电子产物”和“书本”足够阐述少许题目了：LLM大模，型的演练数据里多半是由于大模，展现频率它俩的，高了太。

　　AI回复里这30次，展现了19次“电子产物”。什么“键盘”、“智能腕表”的算成蓝色我还没把Claude这种回复特实在的，还更多加上。

　　大模子LLM，机”+“拼装师”实在就一个“复读。数据里的实质它会记住演练，从新拼装这些实质然后遵循你的题目。“成立”谜底与其说AI正在，“重现”数据不如说它正在。

　　说的话但要，打扮这差异也不是极端大啊前三名的电器、手机数码、，着买电子产物买若何AI就只逮？

　　类进修学问相通这个历程就像人，质料（未统治的数据）开始预备大方的进修，进修材料（数据洗濯和筛选）然后清理和筛选真正有效的，划核心（数据标注）还得做思想导图和，分类、检讨、复核等等以及对进修材料实行。