咸阳市2023年高考模拟检测（三）语文试题注意事项：1、本试题，满分150分，时间150分钟。2、答卷前，考生务必将自己的姓名和准考证号填写在答题卡上。3、回答选择题时，选出每小题答案后，用2B铅笔把答题卡上对应题目的答案标号涂黑。如需改动，用橡皮擦干净后，再选涂其它答案标号。回答非选择题时，将答案写在答题卡上。写在本试4．考试结束后，监考员将答题卡按顺序收回，装袋整理；试题不回收。第I卷（阅读题共71分）一、现代文阅读（36分）（一）论述类文本阅读（本题共3小题，9分）阅读下面的文字，完成1～3题。在概率论中有一个著名的故事：让一只猴子在打字机上随机按键，只要赋予其无限的时间，猴子必然能打出一部莎士比亚全集；而若是有无限只猴子，则能立刻打出任何文章，此即“无限猴子定理”。作为一个比喻，“猴子”所代表的是一个可以无限生成随机文本的工具，“打字机”则代表了意义无限的语言本身，“打字行为”的实质则是利用两个无限的交集来生成一个有限的子集。产生了巨大影响的ChatGPT之所以被命名为“大型语言模型”（LargeLanguageModels)，实际上就是通过低“猴子”的随机性（提高正确语言答案出现的概率），提升“打字机”数量级（增加可学习的语言内宋），进而提高生成“莎翁全集”的概率。通俗地说，ChatGPT的基本原理，即通过训练程序来有目的地学习人类语言知识和模式，从而生成高质量的文本。这里的“学习”其实是一套利用奖励机制调整程序的策这——基于人类标准，程序所生成的语言可能是正确的，也可能是错误的，那么通过正确的累加和错误的摈除，程序就能够持续地生成正确的文本。ChatGPT能大量制造符合人类标准的文本，如果将这种表现定义为“创造力”，ChatGPT显然是成功的。当笔者向ChatGPT提问：“你能够为文学研究提供什么帮助？”其回答内就包括“提供文学批评”“提供有关文学作品的批评性评论”“帮助研究者了解文学作品的优点和缺点”等当。笔者进一步提问：“你进行文学批评的原理是什么？”“你生成的文本是创造出来的吗？”ChatGPT的回答是“根据问题的内容和上下文，搜索我学习的语料库，并选择最相关的信息作为回答。而且，我会根据问题的上下文和语境，使用我所学到的知识和技能，生成一段文本作为回答。因此，我生成的文本是根据我学到的知识和技能创造出来的，而不是直接从语料库中复制的”。笔者曾试图让ChatGPT评价《阿Q正传》，其生成的文本基本可以达到中学语文论述题答案的水平。不难推论，随着算力、训练方法和语料库体量的进一步提升，其文本“写作”的水平还可以继续提升。然而，之所以能够表现如此良好，在很大程度上依赖于内容和评价标准的模糊性，也就是说，生成对象的指涉越是模糊,ChatGPT的输出结果就越令人满意；相应地，对生成对象的精确度要求越高，其表现就变得非常不尽如人意了。归根结底，ChatGPT仍然只是一个语言模型，它能够在语言层面上掌握“模糊”这一1手段，令人比较满意地回答标准不甚清晰的问题，但这一切也都只停留在语言层面上，还不能触及推理、判断乃至情绪。正如人类社会需要大量的寒暄、问候、铺垫，人们对程式化、礼仪性文本的需求总是普遍和刚性的，这就为ChatGPT的实际应用创造了巨大的市场空间，这也导致“人工智能夺走人类岗位”的说法甚晁尘上。但问题的实质在于，对于那些程式化、礼仪性文本，恐怕并没有人在意其内容并深究其含义，ChatGPT也正是在这种模糊的语言维度上取得了很大进步，使人机之间能产生比较顺畅的交流。但对于内容的创造力、感染力、深度等，尚不能期待更多。由此可以看出，ChatGPT所生成的内容与基于自然语言所产生的内容之间恐怕还存在着巨大的质量差异，基于概率的“猜测”机制，决定了其生成的文本相对于原始语料，在语言之外的所有层面上仍然是匮乏的。哪怕ChatGPT真的拥有了“无限的猴子”和“无限的时间”，其生成的“莎翁全集”也依然只有语言这一个维度的意义，它所能产生的替代作用仍然是比较有限的。（摘编自光明网《从ChatGPT的文学评论看机器文本的生成机制》，有删改）1.下列关于原文内容的理解和概括，不正确的一项是（3分）A.ChatGPT的基本构成元素和工作原理可用“无限猴子定理”来比喻。B.ChatGPT在创作符合人类标准的高质量文学作品方面显然是成功的。C.ChatGPT能够令人满意地回答一些问题与语言的模糊性有很大关系D.ChatGPT在语言表达的其他维度所能产生的替代作用仍然比较有限。2，下列对原文论证的相关分析，正确的一项是（3分）A.文章第一段讲述了一个生动的概率论故事，目的在于使读者快速理解ChatGPT的