是的，大型语言模型 (LLM) 可以在有限但实用的程度上处理语言中的歧义。它们通过利用从大量训练数据中学习到的模式来实现这一点，其中包括单词和短语在不同上下文中使用的各种示例。 例如，当遇到“银行”这样的词时，LLM 可能会根据周围的术语（例如，“存款”与“钓鱼”）推断它是指金融机构还是河岸。 但是，它们解决歧义的能力很大程度上取决于输入上下文的清晰度和训练数据的质量。 虽然它们通常在常见情况下取得成功，但它们可能会在上下文不足或冲突的细微或罕见情况下挣扎。
LLM 通过注意力层和令牌级预测等机制来管理歧义。 注意力允许模型权衡句子中不同词的相关性，帮助它们优先考虑上下文线索。 例如，在句子“鸭子游过银行”中，模型可能会关注“游”和“银行”来推断与河流相关的含义。 标记化也发挥着作用：将文本分解成更小的单元（标记）可以让模型更精细地分析单词之间的关系。 此外，许多 LLM 使用双向上下文（从左到右和从右到左读取文本）来更好地捕获依赖关系。 例如，在“猫追老鼠直到它逃脱”中，解决代词“它”取决于理解哪个名词（“猫”或“老鼠”）更有可能根据训练数据中的典型场景“逃脱”。
尽管具有这些功能，LLM 仍有明显的局限性。 它们缺乏真正的世界知识，并且纯粹依赖于统计模式，这可能会导致即使对人类而言上下文含糊不清时也会出现错误。 例如，在“我看见她的鸭子”中，“鸭子”一词可能意味着动物或动作（低下头），如果没有任何其他上下文，模型可能会猜测错误。 同样，文化或特定领域的歧义（例如，非技术对话中的“SQL”等首字母缩略词）可能会让模型出错。 开发人员可以通过使用显式上下文设计提示或使用在特定领域数据上进行微调等技术来缓解这些问题。 但是，处理歧义仍然是一个挑战，通常需要人工判断或其他系统（如消除歧义提示）。