当我们谈论人工智能时，GPT-3等大型语言模型(Large Language Models)通常会被提及。然而，有一些更加先进的模型，比如GPT-2和BERT，被称为低层次的语言模型（Low-level Language Models）或LLMs。它们可能不会像GPT-3那样引人注目，但却在人工智能领域有着独特的重要性。
在LLMs之上，我们发现了GPT-3这样的超级模型，这些模型在生成文本和处理自然语言方面表现卓越。它们有着更大的参数和更强大的计算能力，可以从更广泛的数据集中学习，从而使其在各种任务上表现更好。
然而，在LLMs之下，有着GPT-2和BERT等低层次模型。它们可能在某些任务上不如GPT-3表现出色，但却有着其他优势。比如，它们可能更适合在特定领域或语言中使用，或者在需要更快速的推理和处理速度时更为高效。
虽然LLMs之上的超级模型备受关注，但我们绝不能忽视LLMs之下的低层次模型。它们虽然可能没有那么高的知名度，但在特定情况下，它们可能会比超级模型更加实用和有效。
因此，在探讨人工智能的未来时，我们不能只看到LLMs之上，还需要关注LLMs之下。两者的结合可能会带来更加全面和有效的解决方案，推动人工智能技术的发展和应用。愿我们能够在LLMs之上和之下找到平衡，开创更加美好的未来。
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