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大型语言模型是错误的
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原文英文，约200词，阅读约需1分钟。
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内容提要
大型语言模型（LLMs）无法像生物那样学习，存在固有偏见，且无法真正理解用户。它们依赖存储用户数据以提供上下文，这种方法不可扩展且不诚实。实现通用人工智能（AGI）需要重新审视增量学习。
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关键要点
- 大型语言模型（LLMs）无法像智能生物一样学习。
- LLMs 存在无法消除的固有偏见。
- LLMs 无法真正理解与其互动的用户。
- LLMs 依赖存储用户数据来提供上下文，这种方法不可扩展且不诚实。
- 实现通用人工智能（AGI）需要重新审视增量学习。
❓
延伸问答
大型语言模型（LLMs）有什么学习上的局限性？
大型语言模型无法像智能生物一样学习，存在固有的偏见，且无法真正理解用户。
为什么大型语言模型被认为不诚实？
因为LLMs依赖存储用户数据来提供上下文，这种方法被认为不可扩展且不诚实。
实现通用人工智能（AGI）需要哪些改变？
实现AGI需要重新审视增量学习的方法。
大型语言模型的固有偏见如何影响其使用？
固有偏见使得LLMs在处理信息时可能产生不准确或不公正的结果。
大型语言模型如何处理用户的上下文信息？
LLMs通过存储用户数据并将其作为文本发送来处理上下文信息。
大型语言模型的扩展性问题是什么？
LLMs的扩展性依赖于磁盘和计算能力，这使得只有大型公司能够竞争。
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