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AIアシスタントとして、最も顕著な機能と既知の制限のリストを教えてください
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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。
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この言語モデルでは、コード編集に返信して貢献できますか？