大模型预测，下一个token何必是文字？

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原标题：大模型预测，下一个token何必是文字？
关键字：报告,范式,模型,先知,行业
文章来源：量子位
内容字数：4662字

内容摘要：

明敏 金磊 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI太快了太快了…
大模型的生成技能，已经到了普通人看不懂的境界！
它可以根据用户过去5年的体检报告，生成未来第1年、第2年、第3年的体检报告。
你看，这个生成的过程，是不是像极了ChatGPT，根据历史单词预测下一个单词。
它能查看过去7天机组子部件的运行情况，生成未来3天每小时的子部件报告 。
还能基于历史水文数据和未来7天气象数据，生成未来第1天、第2天……至第7天的每小时降水分析报告，包括详细降水量、降水分布。
如今，大模型的生成内容，早已不只是文字/图像/视频了。
如上生成的这些报告分析涉及诸多专业知识，普通人很难基于自己的知识储备评价其合理性和正确性。
最多只能评价一句：不明觉厉！
怎么说呢？“AI似乎正在生成一切”。
LLM+行业数据，路走错了？简单理解大模型，就是Predict the Next “X”。ChatGPT是Predict the Next “Word”。
但行业需要的往往不是预测下一个字。
比如对于慢性病患者的健康管理规划，它需要基于一系列生理指标数据，从医学角度进行数据预测。举个不恰当的例子，这更像是用

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作者简介：追踪人工智能新趋势，关注科技行业新突破