本研究评估了大型语言模型（LLMs）的自我认知能力，发现其在识别知识限制方面与人类存在差距。研究提出了改进推理能力的框架，并展示了自学习能力的潜力，强调了深入研究模型认知过程的重要性，以提升其功能和应用。
本文讨论了突破ChatGPT知识限制的方法，包括基础模型优化、扩展上下文支持和基于文档搜索的知识扩充。这些方法都有一些限制，但是它们是目前可行的方案。ChatGPT的应用前景广阔，每个人、团队和公司都可以拥有一个模型，以更好地解决问题。
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