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机器学习与大数据技术对审计行业的推动作用
引言
大多数大模型的训练依赖于大量的历史数据和算法优化，而审计工作涉及的实际知识和经验往往是基于行业特定的规则、标准和判断。在某些情况下，模型的训练并没有充分融入审计人员的行业知识或专业判断，导致其推理结果与实际审计需求脱节。这种知识的脱节使得大模型难以在复杂的审计环境中做出准确的判断。
审计人员应当提高对大模型的理解能力，掌握基本的机器学习原理和应用方法，确保能够识别模型产生幻觉的可能性。审计人员也应当培养独立判断的能力，在模型结果基础上进行二次验证，避免过度依赖模型输出。
审计行业中的大模型幻觉问题
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