语言与思维：大模型的困惑

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语言与思维：大模型的困惑 1. 背景介绍 1.1 问题由来 在人工智能领域，大语言模型（Large Language Models, LLMs）已经取得了令人瞩目的成就。这些模型基于深度学习，通过在大量文本数据上预训练学习语言知识，被广泛应用于各种自然语言处理（NLP）任务，如图像描述、对话系统、翻译、摘要生成等。但这些模型的性能和表现，特别是其对语言和思维的理解，仍存在诸多困惑和疑问。 1.2 问题核心关键点 大语言模型的核心在于其对语言的深度理解和生成能力，但其对语义、逻辑、因果关系等的理解仍存在许多不足和局限。例如： 语义理解的深度和广度：大模型虽然能生成高度连贯的文本，但对语义深层次的逻辑推理和推断仍显薄弱。 语言生成的一致性和准确性：生成文本的可解释性、连贯性和准确性仍有待提高。 跨语言和文化的一致性：不同语言和 ………………………………