大语言模型
描述
表面上，大语言模型是一种基于深度学习技术，通过对海量文本数据进行训练，能够生成和理解自然语言文本的人工智能工具。
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大语言模型是通过对海量文本数据的学习，识别出语言中的模式和规律来进行语言生成和理解的。
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分类
通过
大语言模型通过统计训练数据中的词汇和短语出现频率来生成内容，当遇到全新的情境或数据中未充分覆盖的问题时，模型可能会基于概率生成看似合理但缺乏真实依据的内容。
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解决
虽然
大语言模型虽然能够处理一定的语境信息，但它的语境处理是基于文本数据的，对于复杂的、隐含的语境信息以及非文本的语境因素，如语气、表情、文化背景等，无法像人类一样敏感地捕捉和理解。
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《哲学研究》强调语言的意义源于其在具体语境中的使用，而大语言模型虽然能够生成流畅的文本，但在理解语言的多样性和动态性方面仍显不足，难以像人类一样灵活地根据语境调整语言的使用和意义的生成。
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符号主义AI试图通过逻辑规则和符号系统模拟人类的认知过程，这与《逻辑哲学论》中对语言逻辑结构的分析有相似之处。
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这一观点对大语言模型的设计有重要启示：大语言模型虽然能够生成大量有意义的文本，但在面对一些无法用语言清晰描述的内容时，也会显得无能为力。
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真正
时间
分存的机器与整存的心灵：大语言模型的时间鸿沟、认知局限与治理
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分存的机器与整存的心灵：大语言模型的时间鸿沟、认知局限与治理分存的机器与整存的心灵：大语言模型的时间鸿沟、认知局限与治理精选
文章
1、大语言模型的时间框架：一种计算主义的离散性
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3、机器的“分存论”：大语言模型的时间结构及其内在局限
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效果
在多模态应用中，如文生图任务，大语言模型可能会出现跨模态不一致的问题，进一步增加了幻觉的可能性。
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其它
表面上，大语言模型是一种基于深度学习技术，通过对海量文本数据进行训练，能够生成和理解自然语言文本的人工智能工具。
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