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• 客观性：LLM 生成的文本中可能出现包含种族主义、性别歧视或其他偏见的先前发布的内容，并且可能无法体现某些重要观点。• 准确性：LLM 可能会“产生幻觉”，即生成虚假内容，尤其是在其领域之外使用或处理复杂或模糊主题时。它们可能生成在语言上合理但在科学上不合理的内容，它们可能弄错事实，并且它们已被证明会生成不存在的引文。一些 LLM 仅接受过特定日期之前发布的内容的培训，因此呈现的图像不完整。• 语境理解：LLM 无法将人类理解应用于一段文本的语境，尤其是在处理惯用表达、讽刺、幽默或隐喻语言时。这可能会导致生成的内容出现错误或误解。• 训练数据：LLM 需要大量高质量的训练数据才能实现最佳性能。然而，在某些领域或语言中，此类数据可能并不容易获得，从而限制了任何输出的实用性。
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