在人工智能领域，LLM代表“大型语言模型”。当一个LLM处理一段文本时，它通常只考虑当前的句子，而不考虑整个上下文中的时间或时间顺序。
这种局限性意味着LLM无法处理一些需要考虑时间或时间顺序的任务。例如，如果一个LLM被用来预测天气，它可能无法考虑先前的天气预报，这会影响其预测准确性。同样，在一些自然语言处理任务中，如问答系统和机器翻译，时间和时间顺序也是非常重要的。
然而，尽管LLM无法直接处理时间和时间顺序，但研究人员已经提出了一些技术来帮助模型处理这些任务。例如，可以使用一种称为“记忆增强”的技术来帮助模型保留先前的信息，并在处理文本时考虑时间和时间顺序。此外，还有一些特定领域的LLM，例如时间序列预测LLM，这些LLM专门用于处理需要考虑时间顺序的任务。
在商务英语中，chronological通常用来描述按时间顺序排列的事件、任务或文件。例如，在一份商业计划书中，可以使用chronological order列出公司历史上的重要事件和里程碑，以便投资者能够按照时间顺序了解公司的发展历程。另外，在商务信函或报告中，也常常使用chronological order的方式来呈现数据、事件或情况的发展过程，以帮助读者更好地理解和分析信息。
以下是一个使用 “chronological” 的商务英语句子：
The financial report should be presented in chronological order, starting with the first quarter and ending with the fourth quarter, so that investors can track the company’s performance over time.
由于 ChatGPT 模型没有对时间和时间顺序进行建模，因此在回答需要考虑时间因素的问题时可能会出现错误或不准确的答案。以下是一个 ChatGPT 可能会出错的例子：
问题：明年圣诞节会是星期几？
ChatGPT 的回答可能会是：“我不知道。” 因为模型没有对日历和时间表进行编码，它无法识别"明年圣诞节"与当前时间的关系。
必须要显式告诉其基准日期：
