机构名称：
¥ 3.0
1。See generally Alec Radford, Jeff Wu, Rewon Child, D. Luan, Dario Amodei & I. Sutskever, Language Models Are Unsupervised Multitask Learners (2019) (unpublished manuscript), https://d4mucfpksywv.cloudfront.net/better-language-models/language-model s.pdf [https://perma.cc/7tud-38j5]; Long Ouyang, Jeff Wu, Xu Jiang, Diogo Almeida, Carroll L. Wainwright, Pamela Mishkin, Chong Zhang, Sandhini Agarwal, Katarina Slama, Alex Ray, John Schulman, Jacob Hilton, Fraser Kelton, Luke Miller, Maddie Simens, Amanda Askell, Peter Welinder, Paul Christiano, Jan Leike &瑞安·洛（Ryan Lowe），培训语言模型遵循人类反馈的指示4，2022）（未出版的手稿），https://arxiv.org/pdf/2203.02155.pdf [https://perma.cc/myf8-28l9]。2。See Muhammad Usman Hadi , Qasem Al Tashi, Rizwan Qureshi, Abbas Shah, Amgad Muneer, Muhammad Irfan, Anas Zafar, Muhammad Bilal Shaikh, Naveed Akhtar, Jia Wu & Seyedali Mirjalili, Large Language Models: A Comprehensive Survey of Its Applications, Challenges, Limitations, and Future前景（2023年12月7日）（未发表的手稿），https：//www.semanticscholar.org/paper/large-language-models%3a-a-a-comprehensial--comphermiss--compherive--susporment-of-hadi-tashi/24de-tashi [https://perma.cc/fl y8-zd2p]。3。请参阅OpenAI，GPT-4技术报告（3月1，2024）（未发表的手稿），https://arxiv.org/abs/2303.08774 [https://perma.cc/m5vx-tjlt]。4。“理解”一词在引用中，因为不给这些AI系统化拟人化并不意义地暗示它们具有类似于人类的认知能力。5。6。L. R EV。L. R EV。相反，正如本文强调的那样，LLM AI系统通过统计近似来获得其智能观察结果。确实，他们通常能够产生非常准确和类似人类的反应，但目前，他们很可能不会以与人类认知理解相当或类似的方式“理解”人类语言。因此，在这种情况下，“理解”可以被认为是说这些模型产生的统计输出在鉴于输入的响应范围内，并且经常近似于一个类似位置的人，他们确实理解了认知水平上的输入，会产生响应。即使这种产生响应迅速且显着的人类输出的能力是显着的，但考虑到当前AI模型的工作方式，人们必须注意不要暗示类似人类的认知。OpenAi，介绍ChatGpt：对话的优化语言模型，o Pen AI：B日志（2022年11月30日），https：//openai.com/blog/chatgpt [https://perma.cc/8qwz-7nky]。Daniel Schwarcz和Jonathan H. Choi，《律师的AI工具：实用指南》，108 M Inn。h eadnotes 1，1（2023）;乔纳森·H·乔（Jonathan H.
chatgpt，大型语言模型和法律
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