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Viewing Large Language Models as a Synthesis of Symbolic and Continuous Language Approaches
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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
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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。
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深度学习架构能够灵活处理连续和离散的表示方式。
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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。
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灵活的行为切换可能是LLMs成功的重要原因。
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研究提高了对语言和认知研究的理解。
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