Llm可以执行某些形式的推理，例如逻辑推理，数学计算或遵循思想链，但它们的推理是基于模式的，而不是真正的认知。例如，当被要求解决数学问题或解释概念时，LLM可以通过利用类似示例的训练来产生准确的输出。 虽然llm擅长于需要模式识别的任务，

文本预处理是NLP的基础步骤，它将原始文本转换为适合机器学习模型的干净、结构化的格式。它通常从基本的清洁开始，例如删除特殊字符，标点符号和额外的空格。接下来，标记化将文本分成更小的单元，例如单词或子单词，以准备分析。例如，句子 “猫爱睡觉!

文档数据库通过使用多种技术来处理并发，使多个用户或应用程序能够同时读取和写入数据，而不会导致冲突或不一致。一个常见的方法是乐观并发控制，其中数据库允许多个事务在不锁定文档的情况下进行。当一个事务准备提交更改时，数据库会检查自读取以来文档的版