训练一个大型语言模型使其可靠性显著提高，将错误率降低一个数量级，将需要天文数字般的能量和计算资源，估计是当前前沿模型的 10^20 倍。这表明在不久的将来，模型可靠性的重大改进不太可能实现。未来的改进更有可能来自提示工程和输出质量控制机制的进步，而不是根本性的模型改进。 AI
影响 表明当前的 LLM 架构可能因极高的计算成本而在可靠性改进方面遇到瓶颈，将重点转移到工程方面。
排序理由 该条目是一篇评论文章，讨论了提高 LLM 可靠性的计算成本，而不是直接的发布或研究发现。
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