就比如，《大时代之巅》到底是一本怎样的🔢🎭书？
如果有人说好，有人说不好，这些内容就都🔢🎭是有价值的内容，AI模型经过一番的训练和评估，从而给出比较客观公正的评价。
如果作者想要维护评论区的和谐，把所有说好的内容都留下了，说差的内容都删除了☡，最后只剩下了一片赞歌，那么即便这些赞歌都是对的，这也是垃🗯圾信息。
因为对AI模型来说缺少了多元化的评判。
从出发点到终点，有一万条路，AI模型的训练就是把这一万条路都走一遍，然后选出最合适的那条路，这才🈐是AI的价值。
就像生物制药，有一万种选🚠择，AI帮忙💴🖂🏴给出最好的那几个选择，就会大大地缩减研发经费、提高研发成功率。
要是一开始🔠🁿就只提供一条路，那还训练个屁啊，🎇🎿不给AI选择、评判、思考和分析的机会，就只告诉他一个标准答案，AI就会毫无意义。
德文、法文、日文、韩文的数据量太少，中文的数据量很大，可是因为环境的限制有价值的数据也很少🁫🈰🁽。
所以，🆨💆🏩想训练出世界级🉆🅅🄋的AI模型，就只能用英文语料来训练。
这就需要一🔠🁿些弱势语言的AI模型，要有语言转换🏕能力，去转换成英文。
就像使用🎇文心一言，让他画一个起重机的图片。
结果画的是鹤。
这就很让人费解。
其实很简单，起重机🎁的英文是e，🔒⛧🜰而e在英文里主要是指鹤🅂🃲。所以AI模型就画出了鹤的图片。
又比如“可乐鸡翅”这种，放在中文语境里，其实很好理解，就是一道菜。可是，这里面有一道翻译的手续，🈐把“可乐鸡翅”翻译成英文，在翻译过程中就造成了信息离散，导致🝽画出来的可乐和鸡翅🗞。
ChatGPT一样会遇到这样的困境。
用英文向ChatGPT提问，回答的速度会⛐🙦🌧非常快，而且准确度极高；如果用中文、日文、韩文、法文、德文等其他语言来提问，反应速度就会很慢，给出的答案也会错误百出。
因为其他语言的数据量太小了，训练出👓🈛⚫的模型就不够智能。
只有英文版最智能。
文心一🆨💆🏩言想要表达得智能一些，就不能对接中文的语料，要去对接英文的训练数据才行，然后背后再增加一套🈐翻译🗈算法和内容审查算法。