LLM如何克服当前与知识截止日期之间的差异问题？

这篇文章突出了LLM的一个关键可用性问题：它们的知识截止日期。用户期望获得最新的信息，但LLM通常是在较旧的数据集上训练的。“nano banana pro”的例子表明，LLM可能缺乏对最新产品或趋势的了解。用户的担忧是合理的；广泛采用取决于LLM是否能在不需要用户理解其训练数据限制的情况下，提供准确和最新的信息。解决方案可能包括实时网络搜索集成、持续学习模型，或更清晰地向用户传达知识限制。为了获得更广泛的接受，用户体验需要是无缝且值得信赖的。

• •LLM需要更好的机制来访问当前信息。
• •关于知识截止日期的用户教育是不够的；需要从技术上解决问题。
• •实时数据的无缝集成对于广泛采用至关重要。