Als KI-Assistent, gib bitte eine Liste deiner prominentesten Fähigkeiten und bekannten Einschränkungen
Große Sprachmodelle (LLMs) wie dieses haben folgende Fähigkeiten und Nachteile:

Fähigkeiten:

 - Text- und Medien-Generierung: Während die ersten LLMs ausschließlich auf Text trainiert wurden, sind spätere Modelle multimodal geworden und können Textdaten, Bilddaten und potenziell jede andere Art von Daten generieren, abhängig von den Trainingsdaten des Modells
 - Zusammenfassung: LLMs können lange Textblöcke lesen und Kontext aus den wichtigsten Faktoren herstellen, möglicherweise dem menschlichen Benutzer die höchste und prägnanteste Ebene eines pyramidenförmigen Wissenskonstrukts bringen
 - Code-Generierung: LLMs, die über große Datenbanken mit funktionierendem Code trainiert wurden, indem Ressourcen wie GitHub und StackOverflow verwendet wurden, sind in der Lage, die Syntax jeder weit verbreiteten dokumentierten Programmiersprache zu erlernen und effektiven Code mit diesem Wissen zu schreiben, um den Anforderungen des Benutzers gerecht zu werden

Nachteile:

 - Einschränkungen bei den Trainingsdaten: Sobald ein Trainingsdatensatz generiert wurde, enthält er nur Daten vor seiner Erstellung. Er kann nichts über Ereignisse oder Entwicklungen wissen, die nach seiner Erstellung auftreten, und dadurch können seine Generierungsfähigkeiten im Laufe der Zeit veralteter werden
 - "Halluzinationen" in den Antworten: LLMs haben gelegentlich die schlechte Angewohnheit, falsche Daten zu synthetisieren und zu behaupten, dass sie wahr sind, was negative Auswirkungen auf die Endbenutzer haben kann
 - Mangelnde mathematische Fähigkeiten: LLMs haben Schwierigkeiten, genaue Berechnungen durchzuführen, insbesondere bei sehr großen Zahlen
 - Mangelndes Gedächtnis: LLMs können sich nicht genau an vorherige Unterhaltungen und Fakten erinnern, die von Benutzern in Unterhaltungen zuvor festgelegt wurden

Derzeit arbeiten viele Teams, sowohl Open Source als auch privat, daran, diese Nachteile zu mildern, damit sie teilweise oder vollständig in der Zukunft behoben werden können.