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研究大型语言模型生成文本的理论和方法框架
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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
数据驱动的大型语言模型（LLM）通过自下而上的逆向工程语言的策略实现成功，建议在符号设置中应用有效的自下而上策略，以实现符号化、可解释和本体论基础的语言模型。
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关键要点
- 数据驱动的大型语言模型（LLM）的成功存在一些误解。
- LLM不能依赖于事实信息，所有输入文本在权重上是一样的。
- LLM的子符号本质导致其对语言的知识被微观特征淹没，这些特征本身没有意义。
- 在多种语言环境中，LLM常常无法进行正确推断。
- LLM的成功反映了自下而上的逆向工程语言策略的有效应用。
- 建议在符号设置中应用有效的自下而上策略，以实现符号化、可解释和本体论基础的语言模型。
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