"recipe"一词指的是模型训练过程中使用的具体方法和参数设置。在机器学习和人工智能领域，"recipe"通常用来比喻一个模型训练的完整流程，包括数据预处理、特征选择、模型架构设计、超参数调整等步骤。这些步骤共同决定了模型的性能和输出结果。

然而，当提到"unknown training recipe"时，意味着这些大型语言模型的训练细节没有公开，用户无法了解模型是如何被训练的，使用了哪些数据，以及具体的训练过程是怎样的。这可能导致用户对模型生成的结果缺乏信任，因为不清楚模型可能存在的偏差或者局限性。同时，如果用户想要根据自己的特定需求定制模型，不了解训练"recipe"也会增加难度，因为定制通常需要对训练过程有深入的了解和控制。