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Viewing Large Language Models as a Synthesis of Symbolic and Continuous Language Approaches

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内容提要

本文探讨大型语言模型（LLMs）如何在符号与连续语言认知方法之间架起桥梁，认为深度学习架构能够灵活处理连续和离散表示，从而促进形态句法知识的编码。这种灵活性可能是LLMs成功的关键因素。

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标签

models 大型语言模型 形态句法 深度学习 离散表示 连续表示
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