本文探讨了大型语言模型（LLMs）在自然语言处理中的应用与效率，分析了模型复杂性、上下文学习能力及新词对性能的影响。研究表明，优化模型参数和词汇量可提升推理效率，并揭示了“二重下降”现象对模型设计的重要性。
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