随着人工智能技术的不断发展，大型语言模型（LLM）在自然语言处理领域扮演着越来越重要的角色。然而，最近的研究表明，在训练LLM时存在着一些限制和挑战。原来，尽管LLM在生成自然语言文本方面表现出色，但在训练阶段却并非“图灵完备”。
根据最新的研究，LLM在训练时缺乏“训练时重复性”，这意味着模型不能够在训练期间完全复制自己。这一现象可能会导致模型在特定任务上表现不稳定，甚至产生不理想的结果。
为了克服这一问题，研究人员提出了一种新的训练方法，即“训练时重复性”。通过在训练过程中重复输入相同的文本片段，可以增强模型的稳定性和一致性，从而提高其性能表现。
这一发现对于提升大型语言模型的训练效率和准确性具有重要意义。通过引入“训练时重复性”，我们可以更好地理解和优化LLM的训练机制，进一步推动人工智能技术的发展。
在未来的研究中，我们期待看到更多关于LLM训练机制的深入探讨，以及针对这一问题的更有效的解决方案的提出。通过不断创新和改进，我们相信LLM将会在自然语言处理领域取得更加显著的突破和进步。【https://fchaubard.github.io/recurrence.html】。
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