本文探討了大語言模型(LLM)研究中的十大挑戰,包括減少和衡量幻覺、優化上下文長度和上下文構建、融入其他數據模態、提高LLMs的速度和降低成本、設計新的模型架構、開發GPU替代方案、提高agent的可用性、改進從人類偏好中學習的能力、提高聊天界面的效率、爲非英語語言構建LLMs等。其中,減少幻覺和上下文學習目前可能是最熱門的兩個方向。多模態、新架構和GPU替代方案也具有巨大潛力。整體來說,LLM研究正處於快速發展階段,各個方向都在蓬勃探索。