模型擅长和不擅长的事

这门课不讲模型原理，只讲你在工作里需要知道的部分：什么事可以交给 AI，交到哪一步，怎么把要求说清楚。课里说的「模型」，指的是能读写文字的大语言模型。

模型擅长的，是有大量同类样本、判断标准相对清楚、做错了代价可控的任务。比如把一段文字分类打标签、写摘要、按要求改写、从一段文字里抽出指定的信息、起草初稿。

模型不擅长的，是需要实时准确的数据、需要有人承担责任、做错了代价很大的任务。比如报出去就要认的价格、写进病历的诊断、直接转账付款的操作。这些事可以让模型帮忙准备材料，但结论要由人来下。

大多数工作处在中间地带：模型出初稿，人来确认。这是现在最常见、也最容易算清成本和收益的用法，后面两章都围绕它展开。

还有两点要单独记住。模型不知道你们公司的内部信息，除非你把相关材料交给它；它也不知道训练之后发生的事，除非它接了能查资料的工具。问它这些，它可能编一个听起来合理的答案。