“LLM异味”的概念指的是可能降低大型语言模型性能和可靠性的各种问题。这些问题可能源于数据质量、模型架构或训练方法，并在AI社区引起广泛关注。越来越多的研究致力于识别和缓解这些“异味”，以提高LLM的准确性、鲁棒性和用户信任度。 AI
影响 强调了提高LLM数据质量和透明度的必要性，影响着依赖AI准确性和信任度的开发者和用户。
排序理由 文章讨论了一个概念性问题（“LLM异味”）和研究趋势，但没有发布具体的模型、产品或政策公告。
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<p>And it's becoming increasingly evident that various Large Language Models (LLMs) are experiencing smells, which refer to issues or problems that can negatively impact their performance and reliability. These smells can arise from a range of factors, including data quality, mod…