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除了（Little）OpenAI可能向我们隐瞒的内容外，我们都知道（大致）（llms）的大型语言模型（例如ChatGpt）工作（其庞大的文本数据库，统计数据，矢量表示和大量参数，下言培训等）。但是，我们当中没有人能说（衷心地），我们对Chatgpt所证明的能力对这些资源的作用并不感到惊讶。这甚至驱使我们中的一些人得出结论，Chatgpt实际上理解了。它不正确。，但我们了解它如何做能做的事情也不正确。我会建议一些有关良性“偏见”的预感 - 在LLM量表上出现的会议约束可能会帮助ChatGpt的表现比我们预期的要好。这些偏见是语言本身，LLM量表的本质上固有的，它们与Chatgpt缺乏的是紧密相关的，这是直接的感觉运动接地，可以将其单词与引用者及其命题联系起来。这些收敛性偏见与（1）间接言语基础在直接感觉运动基础上的寄生虫有关，（2）语言定义的循环，（3）语言生产和理解的“镜像”，（4）在LLM量表上以LLM量表的命题中的标志性，（（5）人类的“人类知识）”，也许是“类别”的“类别”。乔姆斯基的猜想是关于思想定律。博览会将以与Chatgpt-4的对话形式。
语言写得很大：llms，chatgpt，含义和理解
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