由於AI模型的訓練資料中，英文資料佔據了絕大多數（70%至90%），這對中文提問的準確性和全面性產生了顯著影響。簡而言之，AI在處理中文資訊時，可能因為訓練資料的不足而出現偏差或不夠深入。這意味著，如果我們直接以中文提問，AI可能無法提供如英文提問般精準且全面的答案。
為了解決這個問題，一個有效的策略是採用「英文問、中文答」的方式。具體做法是，先將中文問題翻譯成英文，然後以英文向AI提問，取得英文答案後，再將答案翻譯回中文。這樣做的前提是，你所提問的問題本身就存在於英文世界的知識庫中。如果問題涉及台灣本地的法規、政治或文化等特定領域，AI可能因為缺乏足夠的在地知識而產生錯誤或不準確的回答。
在詢問本土資訊時，需要格外小心，並儘可能提供詳細的背景資訊。例如，不要只問「台灣的勞基法規定是什麼？」，而應該問「台灣勞基法第幾條關於加班費的規定，在2023年的修正版本中是如何規範的？」透過提供具體的法條編號和年份，可以幫助AI更精確地理解問題，從而提供更準確的回答。
This is a simplified version of the page. Some interactive features are only available in the full version.
本頁為精簡版，部分互動功能僅限完整版使用。
👉 View Full Version | 前往完整版內容