Az elemzés középpontjában az a kérdés áll, hogyan viszonyulnak a modern nagy nyelvi modellek (LLM-ek) tanulási folyamatai a mesterséges intelligencia általános fejlődéséhez. A szerző összegyűjti saját gondolatait Richard Sutton híres „The Bitter Lesson” esszéje és az interjú kapcsán, kiemelve, hogy a LLM-ek jelenleg sokkal inkább emberi adatokra és előfeldolgozott tanulásra épülnek, semmint önálló, folytonos tanulásra.
Felmerül, mennyire hatékonyan használják fel a számítási kapacitást a jelenlegi modellek, valamint milyen korlátokat jelent az, hogy csupán egy speciális tréning szakaszban tanulnak, majd a futtatásuk alatt gyakorlatilag nem fejlődnek tovább. Az is kérdéses, hogy az ilyen tanulás mennyire tud valódi, általános „világmodellt” létrehozni, vagy csupán azt másolja, ahogyan emberek válaszolnának bizonyos helyzetekben.
Összevetésre kerül, hogy az utólagos RL (megerősítéses tanulás) és az imitációs tanulás mennyiben egészíthetik ki egymást, és vajon melyik vezethet el az „általános mesterséges intelligencia” (AGI) megalkotásához. Különösen érdekes párhuzamokat vonnak a kulturális tanulás, az emberi civilizáción belüli tudásfelhalmozás, valamint a gépi tanulás különféle fajtái között, rámutatva például arra, hogy lehet-e tisztán lemondani az imitációról ideális környezetben.
Izgalmas kérdéseket vet fel, hogy a jelenlegi modellek mennyire tudják utánozni az emberek folyamatos tanulását, illetve hogy szükség lesz-e teljesen új architektúrákra a jövőben. A gondolatmenet során végig hangsúlyosak maradnak a minta-hatékonyság, a konfigurálhatóság és az autonóm tanulás problémái, de a végeredményt a nézőre bízza.
