人和大模型的最大差距是什么？

1、大语言模型以chatgpt底层的大模型为代表，本质上还是在做预测，预测的准确率综合来看，在65%左右，所以比抛硬币要略强一些，但离商用的要求95%还差不少，而且要提升这30%也许是一个非常非常难的问题，而人经过专业培训之后，很快能够达到准确率提升的要求，可以总结为人的可塑性要比大模型要更好，更适用现在的商业要求；

2、大语言模型自己不知道自己不知道，你给他的提示，他作为输入，然后给出输出，即使输出是胡编乱造的，那也是输出，有一些不能回答的问题，大语言模型的确没有回答出来，但那个信息实际上已经被前面的一些预处理给过滤掉了，如果去掉这些过滤的限制，大语言模型还是会继续输出，但人贵在有自知之明，能够在回答问题的时候去反思自己，这也是人与大模型的区别；

3、大模型的所蕴含的信息量是远超人脑的，人脑不可能学习那么多内容（这里说的是内容而不是知识），人学习的内容只有消化吸收之后才能为人脑所用，大语言模型学习的内容大部分都吸收了，而人脑会选择性的忘记或者根本就没有学习进取，这也是大模型与人脑的很大一个区别，归纳总结就是，人会选择学习的内容，而大模型会根据输入进行学习，基本上不挑食；

4、大模型目前属于硅基计算，无论是训练还是推理，都会消耗大量的能量，而人脑没有那么大的消耗，也就是说，如果不考虑疲劳问题，那么现在人脑的消耗和成本还是低于现在的大模型，是更优秀的计算系统；

5、大模型的生成能力更强，而人写作文也好，作画也好，虽然创作力，艺术感能够更好，但这都是少数人才具备的能力，并不是一般可获得的能力，归纳总结说就是，大模型的生成能力比一般人要强很多；

综上所述，人和大模型最大的区别我觉得是人会疲劳，而大模型不会。