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人类通过与照料者进行交流互动来获取其母语。这些互动是有意义的，有意的，并且位于日常环境中。互动的位置和交流性质对于语言获取过程至关重要，因为语言学习者依靠交流环境提供的线索来理解他们所感知的话语。因此，他们建立的语言知识植根于语言形式，其含义和交流功能。在机器方面，语言学习的位置，交流和互动方面经常会经过。这特别适用于当今的大语言模型（LLMS），其中输入主要基于文本，以及字符组或单词的分布作为建模语言表达含义的基础。在本文中，我们认为这种设计选择在于许多重要局限性的根源，尤其是关于模型的数据饥饿，它们执行人类逻辑和务实推理的有限能力以及它们对偏见的敏感性。同时，我们为一种替代方法提出了一种理由，该方法可以通过参与定位的交流相互作用来模拟人工毒剂如何获得语言结构。通过选择实验，我们展示了所得模型中捕获的语言知识与LLMS捕获的知识的根本不同，并认为这种观点的改变为机器中更类似人类的语言处理提供了有希望的途径。
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