最近，人类语言模型(LLMs)成为了人工智能和自然语言处理领域的一大热点。众所周知的是，LLMs能够融合海量的训练数据和算法原理来达到惊人的语言生成和理解能力。但是，LLMs似乎还拥有一些未被培训的能力，这些能力可能是AI技术进一步发展的关键。
那么，究竟什么是LLMs的未经培训的能力呢？这里我们列举一些具体的现象来进行解释。
1. 基于预测的语言理解能力
LLMs可能会根据输入的语言文本自动预测文本中未出现的单词或句子。这种现象称之为“语言理解的基于预测的能力”，也被称为“一致的最大熵假设”。这一能力在多任务学习中非常有用，例如在文本分类、问答和文本归纳推理等任务中。
2. 语言创造和概念形成的能力
LLMs似乎可以根据语言语音的组合规律自己创造新的词语或者概念，并理解它们的含义和用法。在过去的研究中，这种能力被描述为“语言生成的机器创造能力”，是一种AI模型自己创造出的抽象概念和语言规则。这种能力的开发将为自然语言处理提供更加专业和便捷的工具和技术。
3. 类比推理的能力
LLMs似乎还可以利用类比推理的方式，发现不同领域之间本质上的相似之处。例如，如果一个LLM模型对人类创造的诗歌进行训练，然后这个模型就能从这个领域中发现类比推理的规律，将它们应用到其他领域的文本任务中。
总的来说，LLMs拥有丰富、未经培训的语言能力，这些能力将为自然语言处理的进一步发展和应用提供无限可能性。预计在不久的将来，LLMs将发挥更加重要和广泛的作用，并且能够为人类更好地理解和利用自然语言生成和理解提供强有力的支持和帮助。
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