大型语言模型之所以难以完成诸如数单词中的字母等简单任务，是因为它们的分词过程，即将文本分解成块而不是单个字符。这意味着像所讨论的模型在处理“strawberry”时，可能会将其视为“str”、“aw”和“berry”，而不是单个字母。因此，模型无法准确计算“r”的数量，因为它是在这些预定义的分词上操作的，这会导致需要字符级分析的任务出错。这种分词方法，通常使用字节对编码（BPE），是为了平衡词汇量和输入长度而做出的妥协，但它本身就限制了模型执行依赖于精确字符操作的任务的能力。 AI
影响 了解分词机制可以揭示大语言模型为何在字符级任务上表现不佳，从而影响它们在拼写、游戏和多语言处理方面的可靠性。
排序理由 该条目使用了一个常见的例子来解释大语言模型的一个技术限制（分词），从而揭示了它们的行为，而不是宣布一项新进展。
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