最近，我在研究大模型思维链相关的论文时发现一个有趣的现象：不同的研究都在试图回答一个问题——大模型到底在哪些类型的问题上表现更好？ 于是，我忍不住想深挖一下，穷尽大模型能解决的所有问题类型，并总结出一套清晰的分类。今天这篇文章，就带大家一起看看大模型的“能力地图”！

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一、大模型能解决的问题类型

想知道大模型擅长什么？我们可以先把任务按性质划分成以下几类，每一类都有其特点和应用场景。来看看你平时想解决的问题属于哪一类吧！

1. 知识密集型任务

• 这是什么？
  简单来说，就是需要调用大量知识背景来完成的任务，比如回答百科类问题、翻译、生成技术文档等。
• 大模型能做什么？
  比如你问“光合作用的原理是什么？”或者需要翻译一段外文，大模型就能快速检索、记忆并整合相关知识，给出答案。

2. 决策性任务

• 这是什么？
  需要分析复杂情境并做出最优选择的任务，比如投资策略建议、游戏中的行动决策、风险评估等。
• 大模型能做什么？
  它可以通过逻辑推理和多目标选择，帮助你在不确定的情况下做出更明智的决策。

3. 创造性任务

• 这是什么？
  需要生成原创内容或者提供创新解决方案的任务，比如写小说、设计广告文案、提出创意想法等。
• 大模型能做什么？
  想要一首诗、一段故事，甚至一份新颖的营销方案？大模型可以快速生成内容，让你脑洞大开。

4. 技术性任务

• 这是什么？
  涉及代码编写、数据处理等特定技术操作的任务，比如写程序、进行数据分析、优化算法等。
• 大模型能做什么？
  它不仅能帮你写代码，还能调试错误、生成数据可视化，甚至优化复杂算法。

5. 社交交互型任务

• 这是什么？
  需要与用户进行自然语言交互并提供情感支持或信息的任务，比如客服聊天、心理咨询、教学互动等。
• 大模型能做什么？
  它能理解上下文、识别情感，甚至在对话中提供暖心的支持或专业的信息。

6. 执行性任务

• 这是什么？
  需要按照明确指令执行具体操作的任务，比如生成表格、处理文档格式、清洗数据等。
• 大模型能做什么？
  只要指令清晰，它就能高效完成这些操作，节省你的时间和精力。

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二、为什么任务划分很重要？

任务划分的意义在于，它让我们更清楚地知道大模型的能力边界。比如：

• 它在哪些任务上表现优秀？
  知识密集型任务和执行性任务一般是大模型的强项。
• 它在哪些任务上还有改进空间？
  创造性任务和复杂决策任务可能需要进一步优化。

通过这种分类和评估，我们不仅能更好地使用大模型，还能推动其在更多领域的应用。