最近，大家对于大规模语言模型（LLMs）的讨论如火如荼。然而，在这场热烈的讨论中，人们似乎已经忽略了LLMs的一个重要问题：虽然它们找到了正确的因素，但却错过了框架。
LLMs，作为目前自然语言处理领域的热门研究课题，因其在各种任务中表现出色而备受瞩目。然而，一些研究者指出，LLMs所依赖的大数据集往往只包含了部分特定领域的信息，而忽视了更广泛的知识框架。
就像埃森·法斯特（Ethan Fast）在他的博客中指出的那样，虽然LLMs能够成功地捕捉到许多自然语言的表面特征，但它们却无法理解其中隐藏的含义和上下文信息。这种缺失框架的问题，可能导致LLMs在某些任务中出现错误或不完整的结果。
因此，我们需要认识到LLMs的局限性，并努力寻找合适的方法来为其提供更多的知识框架和语境信息。只有这样，我们才能更好地发挥LLMs在自然语言处理领域的潜力，为让人工智能技术更加智能和可靠做出贡献。
让我们在追求技术创新的过程中，不忘记了解和尊重自然语言背后的框架和文化，这将使我们的研究更加完整和深入。
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