鉴于自然语言处理领域的迅速发展，大量的研究成果使得我们的模型变得越来越强大和智能。在这其中，预训练模型，特别是大规模语言模型（LLMs），已经成为研究的焦点和主要工具。
但是，正如我们所知，LLMs 在训练时并非图灵完备的。这就引出了一个重要的问题：在训练过程中，我们是否需要“训练时的循环”？
通过深入研究和实践，我们发现“训练时的循环”确实具有重要意义。它可以帮助我们更好地理解和控制模型的学习过程，使得模型的性能得到提升和优化。
在传统的训练过程中，模型的参数会根据输入数据进行学习和更新，但很少会考虑到模型整体的“记忆”和“经验”。而通过引入“训练时的循环”，我们可以让模型在训练时更加注重历史信息和上下文关系，从而提高模型的泛化能力和表达能力。
因此，我们呼吁研究者和开发者们在训练LLMs时要注重“训练时的循环”，这将有助于我们更好地发挥模型的潜力，实现更加出色的自然语言处理和人工智能应用。让我们携手共进，开创更美好的未来！
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