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本文介绍了TimeCapsule,一个1.2B参数的LLM,仅在维多利亚时期文本(1800-1875年)上训练,用于为现代概念生成历史上合理的类比。与GPT-2相比,在维多利亚散文上实现了45.4%的困惑度降低,同时通过结构化地对未来无知,展示了计算式意义构建。