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English(EN) On the Limits of Prompt-Conditioned Language Models as General-Purpose Learners

新论文质疑LLM因语言限制而产生的通用学习能力极限

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

一篇新的arXiv论文认为，由于自然语言作为接口所施加的基本限制，大型语言模型（LLM）并非真正的通用学习者。该研究引入了“表达力下限”和“目标不对齐下限”的概念，表明语言有限的容量和对齐限制造成了不可约的误差下限。这些限制意味着，即使拥有无限的数据，基于提示词的LLM也可能无法正确解决某些任务家族，这表明需要超越自然语言的接口。 AI

影响 指出了基于提示词的LLM固有的局限性，可能推动对替代接口的研究。

排序理由 在arXiv上发表的学术论文，讨论了LLM的理论极限。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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新论文质疑LLM因语言限制而产生的通用学习能力极限

报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Jun Wang ·

    关于提示词条件化语言模型作为通用学习者局限性的探讨

    Large Language Models (LLMs) are frequently portrayed as general-purpose solvers capable of solving arbitrary tasks. We argue that this view overlooks a fundamental constraint: language is a compressed and capacity-limited interface for conveying task information. Modelling User-…

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