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将大型语言模型视为符号与连续语言方法的综合
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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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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关键要点
- 本文探讨大型语言模型（LLMs）在符号与连续语言认知方法之间的桥梁作用。
- 深度学习架构能够灵活处理连续和离散的表示方式。
- 这种灵活性使得模型能够以接近离散的方式编码形态句法知识。
- 灵活的行为切换可能是LLMs成功的重要原因。
- 研究提高了对语言和认知研究的理解。
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