主要观点：

• 不应将语言模型（LLMs）称为“AI”，它只是机器学习，并非普通人所理解的通用智能。
• LLMs 擅长将大量文本转化为少量文本，这是其应用的重要原则。
• LLMs 仅可靠地知道刚告知它的内容，不能依赖训练数据。
• LLMs 不能为你写作，需你提供思考和详细提示。
• 让 LLM 自我纠正，多次尝试可提高可靠性。
• 让 LLM 做尽可能少的事，能用常规编程完成的就用常规编程。
• LLMs 可帮助人类执行任务，但不能取代人类，人类工作包含更多因素。
• LLMs 很强大但有局限性，不要试图让其替代医生或律师等专业人士。

关键信息：

• 语言模型虽不是真正的 AI，但能在一定规模上表现出类似推理的能力。
• 利用 LLM 进行应用时，要明确其局限性，如不能依赖训练数据、不能自主创作等。
• 可通过检索增强生成（RAG）等方式让 LLM 更有效地利用已知信息。
• 用 LLM 辅助人类时，要提供足够的提示和数据，让其多次尝试以提高效果。

重要细节：

• LLM 训练基于大量互联网信息，虽能回答一般知识问题，但知识来源不明，可能产生幻觉。
• 让 LLM 自我纠正能增加应用的可靠性，虽它一次可能做不好，但多次尝试往往能成功。
• 常规编程比 LLM 更可靠、快速、便宜，应在可使用常规编程的地方使用。
• 人类工作包含多种因素，不能用 LLM 简单替代，尤其不能替代医生或律师等专业人士。