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大语言模型知识生产的意义理解困境及其诠释学转向

目录

1.内容概要................................................2

1.1研究背景.............................................2

1.2研究意义.............................................2

1.3文献综述.............................................3

1.4研究方法和框架.......................................4

2.大语言模型概述..........................................4

2.1大语言模型的定义.....................................5

2.2大语言模型的技术特点.................................5

2.3大语言模型的应用领域.................................7

2.4大语言模型的批判与争议...............................8

3.知识生产的意义理解......................................9

3.1知识生产的传统观点..................................10

3.2知识生产的多元理解..................................11

3.3知识生产的挑战与机遇................................12

3.4知识生产的未来趋势..................................13

4.知识生产的意义理解困境.................................14

4.1知识生产的价值冲突..................................16

4.2知识生产的社会政治维度..............................16

4.3知识生产的文化多样性问题............................17

4.4知识生产的个体与群体差异............................18

5.诠释学转向.............................................20

5.1诠释学的基本概念....................................20

5.2诠释学的历史发展....................................22

5.3诠释学的方法论意义..................................24

5.4诠释学在知识生产中的应用............................25

6.对话与批判.............................................27

6.1批判性视角下的知识生产..............................27

6.2对话在知识生产中的作用..............................28

6.3知识生产的伦理考量..................................29

6.4知识生产的全球视野..................................30

1.内容概要

意义理解困境探讨大语言模型在处理多义词、语境多样性和深度语义理解方面遇到的挑战。

本土化重构考虑如何将西方诠释学理论本土化，以更好的适应中文语境和知识结构。

结语强调理解和应用诠释学分析，对于大语言模型在生成准确、有用和意义丰富的知识这一目标领域的重要性。

1.1研究背景

对大语言模型的研究也面临着如何诠释它们所“知道”的内容的挑战。这些模型通过大量的训练数据学习语义和语法规则，但实际上它们并未真正理解和掌握知识。它们所谓的“知识”往往是统计意义上的关联和概率分布，而非认知意义上的理解和认知。对于大语言模型而言，知识的生产与生成更多是一种形式上的模仿，而非实质上的真正认知过程。

1.2研究意义

本研究将从诠释学的角度，重新审视大语言模型生成的知识的意义。通过对语言、文本和意义的分析，探讨如何理解和解释大语言模型生成的文本背后的内涵和价值。本研究将尝试构建一个新的诠释框架