如果你是一个语言爱好者，或者在学习一门外语的过程中曾经感到短语的折磨，那么你一定对语言模型（Language Models, LMs）感兴趣。然而，最近学术界兴起的一项创新技术，被称为大型语言模型（Large Language Models, LLMs），引发了巨大的轰动和争议。
LLMs逾越了之前的语言模型，以前面临的问题都得到了高效的解决。它们以其强大的预测能力和智能的语言生成能力而闻名，被认为是改变语言处理领域的革命性进展。但值得指出的是，LLMs不仅仅给通用自然语言处理带来了巨大的进步，同时也在写作和编辑过程中引发了一些重要的问题。
《语言日志网》的一篇博文引出了LLMs在写作中可能带来的挑战-短语困扰。过去我们可能认为一些短语的选择是基于个人喜好或某种规范，但现在这些选择可能嵌入于LLMs的预训练数据之中。这使得短语的困难变成了指导LLMs的困惑，仿佛我们都陷入了“短语之困”。
古德哈特定律（Goodhart’s law）曾被用来描述当一个指标被作为目标来考虑时，它就会失去其作为指标的有用性。LLMs与古德哈特定律之间的关系在这里是如此的相似。我们将LLMs视为工具，是为了在写作和编辑过程中提供语言建议和修订。但是，当LLMs在生成文本时，它们试图迎合更广泛的预期，而不是专注于作者的考虑。
然而，正如《语言日志网》所指出的，短语困扰并不是LLMs的错。相反，它们是大型数据集和预训练模型中潜在的系统性误差的体现。这直接关系到数据的选择和收集，以及训练模型的方式。尽管LLMs在大多数任务中表现出色，但我们应该认识到它们并不是万能的。
那么，如何解决这个问题呢？对于语言爱好者和写手们来说，并不是摒弃LLMs这个有用的工具，而是要明智地将其融入到写作和编辑的过程中。我们需要保持对LLMs的警觉，以避免它们的操纵，同时要保持自己独立思考的能力。当我们使用LLMs时，我们应该抱着一种诚信而审慎的态度，将其视为辅助性的工具，而不是我们写作过程的主导。
在LLMs的帮助下，我们可以在语言表达和写作过程中受益匪浅。这一技术为我们提供了更多灵活性和灵感，同时也提醒我们要保持独立性和创造力。毕竟，写作的真正精髓在于用自己的声音和独特的视角传递信息。
因此，短语困扰和LLMs之间的关系并不是一个单一的问题，它展示了人工智能领域一项新兴技术所带来的一系列挑战和机遇。最关键的是，我们需要找到一种平衡，将LLMs作为有价值的工具，而不是被其所控制。只有这样，我们才能在创造性的写作和编辑中真正融合人类智慧和机器智能的力量。
所以，让我们继续与LLMs共舞，处理短语困扰，挑战古德哈特定律，不断创造出引人入胜、独具风格的作品。
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