LLMs可以在很大程度上理解上下文，但是它们的理解与人类的理解不同。他们使用训练数据中的模式来预测和生成上下文相关的文本。例如，给定对话，LLM可以通过分析作为输入提供的单词和短语之间的关系来维护主题并做出适当的响应。
但是，llm缺乏真正的理解或意识。他们依靠统计相关性，而不是推理或经验知识。例如，虽然他们可以为问题提供合理的答案，但他们可能会遇到需要深入推理或理解抽象概念的任务。他们的上下文感知也受到输入窗口大小的限制，这意味着他们一次只能考虑固定数量的文本。
尽管存在这些限制，但llm对于许多实际应用都是非常有效的，例如总结文档，回答问题和生成对话响应。开发人员通常通过设计提供其他上下文或集成特定于领域的知识的工作流来解决其局限性。