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　　　　过去10年间，LLM的发展显示出了对数据的巨大需求。自2020年以来，用于训练LLM的“标记”（或单词）数量已增长100倍，从数百亿增加到数万亿。一个常见的数据集RedPajama，包含数万亿个单词。这些数据会被一些公司或研究人员抓取和清洗，成为训练LLM的定制数据集。

墨西哥瓜达拉哈拉大学国际问题专家海梅·塔马约认为，加共体始终将团结协作作为实现共同发展的重要方式。“加共体成员国多为人口稀少、资源有限的小岛国，独立发展面临巨大困难。加强团结协作不仅是加勒比国家应对全球风险、增强国际竞争力的重要前提，更是实现地区自主与可持续发展、保障人民福祉的必经之路。”

　　　　团队发现，GPT模型在识别间接要求、错误想法和误导方面的表现能达到甚至超越人类平均水平，而LLaMA2的表现逊于人类水平；在识别失礼方面，LLaMA2强于人类但GPT表现不佳。研究人员指出，LLaMA2的成功是因为回答的偏见程度较低，而不是因为真的对失礼敏感；GPT看起来的失利，其实是因为对坚持结论的超保守态度，而不是因为推理错误。