该人工智能通过大量文本语料库进行训练，但主要包含常用和标准化的词汇。

在实际应用中发现，该人工智能难以正确理解或总结包含新词、罕见词或专业术语的文本。

它经常忽略或用更通用的词汇替代未知词汇，导致摘要不准确或具有误导性。

团队疑惑：尽管人工智能掌握了大量文本，为什么它不能正确处理新的或不寻常的词汇？

问题：
为什么主要用常用词训练的人工智能模型难以正确理解和应用新的或罕见的词汇？

人工智能模型通过训练数据中词汇的频率和多样性来学习词汇及其关联。

如果训练数据主要包含常用和已知词汇，模型主要学会如何很好地表示这些词汇。

罕见或新词在训练中几乎不出现，导致模型无法为这些词汇开发可靠的表示。

这使得人工智能经常用相似但更通用或更常见的词汇替代或忽略未知词汇，以便进行理解。

因此，重要信息丢失或被扭曲，降低了摘要的质量。

结论：
使用词汇范围狭窄或受限的训练数据训练的人工智能，无法准确处理新的或罕见的词汇。
为了构建更好的语言模型，训练数据必须多样且丰富，以便适当捕捉和理解罕见及新词汇。