このような大きな言語モデル（LLM）には、次の機能と欠点があります。

機能：

  - テキストとメディア生成：最初のLLMは純粋にテキストでトレーニングされましたが、後のモデルはマルチモーダルになり、テキストデータ、画像データ、およびモデルのトレーニングセットに依存する潜在的に他の種類のデータを生成できます
  - 合計：LLMSは、長いテキストブロックを読み取り、最も重要な要素からコンテキストを作成し、人間のユーザーに知識のピラミッド型構成の最高かつ最も簡潔な層になる可能性があります。
  - コード生成：githubやstackoverflowなどのリソースを使用して、作業コードの大規模なデータベースでトレーニングされたLLMSは、広く文書化されたプログラミング言語の構文を学習し、ユーザーの要件に合わせてその知識を持つ効果的なコードを作成することができます

欠点：

  - トレーニングデータの制限：トレーニングデータセットが生成されるとすぐに、作成前のデータのみがあります。その作成後に発生する出来事や開発を知ることはできません。
  - 回答の「幻覚」：LLMは、誤ったデータを合成し、それが真実であると主張するという時折悪い習慣があり、エンドユーザーにマイナスの結果をもたらす可能性があります
  - 数学の洞察力の欠如：LLMSは正確な数学を行うのに苦労しています。
  - メモリの欠如：LLMは、以前の会話や事実を会話で以前に確立した事実の正確なリコールを欠いています

現在、オープンソースとプライベートの両方の多くのチームがあり、これらの欠点の緩和に取り組んでいるため、将来部分的または完全に対処される可能性があります。
Large Language Models (LLMs) such as this one have the following capabilities and drawbacks:

Capabilities:

 - Text and media generation: While the first LLMs were trained purely on text, later models have become multimodal, and can generate text data, image data, and potentially any other kind of data dependent on the model's training set
 - Summation: LLMs can read over long blocks of text and create context from the most important factors, potentially bringing the human user the highest and most succinct tier of any pyramidal construct of knowledge
 - Code generation: LLMs trained over large databases of working code, using resources like GitHub and StackOverflow, are capable of learning the syntax of any widely-documented programming language and writing effective code with that knowledge to fit the user's requirements

Drawbacks:

 - Limitations in training data: As soon as a training data set is generated, it will only ever have data from before its creation. It cannot know of events or developments that occur after its creation, and this can make its generation capabilities become more outdated over time
 - "Hallucinations" in responses: LLMs have an occasional bad habit of synthesizing incorrect data and asserting that it is true, which can have negative consequences for end users
 - Lack of math acumen: LLMs have a hard time doing accurate math, especially with very large numbers
 - Lack of memory: LLMs lack accurate recall of previous conversations and facts previously established by users in conversations

There are currently many teams, both open-source and private, working on mitigating these drawbacks, so they may be addressed partially or fully in the future.