本研究探讨了大语言模型在语言复杂性测量中的准确性。通过LIX可读性指标和平均依赖距离（ADD）计算，结果显示ChatGPT-o1-mini表现最佳，表明语言复杂性测量能够有效评估大语言模型的能力。

本文探讨了将形态学表示集成到概率语言模型中的方法，展示了模型在词相似性任务上的优越表现和困惑度降低。研究表明，模型的通用性与数据集特征相关，且大型语言模型在不同语言中的形态能力存在局限性。实验发现，位置编码的重要性随语言形态复杂性变化，不同形态结构的语言表现出聚类现象。

该研究介绍了JADE模糊平台，通过增强种子问题的语言复杂性破坏了三类LLM。JADE生成了三个安全基准，包含高风险的不安全问题。该研究认为当前的LLM无法识别恶意，因为人类语言的复杂性导致了无限的句法结构。

本文介绍了$k$最近邻增强的关系提取方法$k$NN-RE，通过最近邻搜索训练关系，解决语言复杂性和数据稀疏性问题，简单而有效。实验证明$k$NN-RE是利用远程监督数据进行关系提取的有效方法，在多个数据集上取得最高性能，优于其他模型。

JADE是一种针对语言的模糊平台，可以破坏广泛使用的三类LLM。它基于转换生成文法，可以自动增长和转换解析树，直到破坏保护栏。JADE为这三类LLM生成了三个安全基准，包含高风险的不安全问题。