大模型时代的自然语言处理:挑战、机遇与发展 来源:专知 近期发布的 ChatGPT 和 GPT-4 等大型语言模型, 不仅能高质量完成自然语言生成任务, 生 成流畅通顺, 贴合人类需求的语言, 而且具备以生成式框架完成各种开放域自然语言理解任务的能 力. 在少样本, 零样本场景下, 大模型可取得接近乃至达到传统监督学...
针对 GPT-3.5 系列模型的评测结果 也可以看到, 在情感倾向分析,词性标注等任务上, 其分类效果甚至都超过了单任务的有监督分类的 1649 车万翔等: 大模型时代的自然语言处理: 挑战,机遇与发展 性能, 甚至在鲁棒性上相较于此前的方法效果更好 [24]. 通过指令交互和上下文学习, ChatGPT 还可 以有效地解决目标不...
因此,我们需要定期地对模型进行更新和维护,以保证其效果和性能。 未来发展趋势和展望 总的来说,强应用多模型时代的到来是人工智能技术发展的必然趋势。在这个时代中,各种不同类型的模型将被广泛应用,为不同的行业和应用场景提供更加精准、高效的服务。同时,我们也需要认真对待多模型时代中存在的各种问题和挑战,为人工...
大模型时代的自然语言处理:挑战、机遇与发展 摘要 近期发布的ChatGPT和GPT-4等大型语言模型,不仅能高质量完成自然语言生成任务,生成流畅通顺,贴合人类需求的语言,而且具备以生成式框架完成各种开放域自然语言理解任务的能力.在少样本、零样本场景下,大模型可取得接近乃至达到传统监督学习方法的性能,且具有较强的领域泛化...
大模型的发展离不开核心技术的推动,计算机视觉和神经网络等技术不断发展,为大模型的构建和训练创造了基础。同时,数据处理、模型压缩、分布式训练等也为大模型的高效研发和应用提供了支撑。 虽然当前大模型研发速度较快,但也面临诸多难题,首先是计算资源的挑战,大模型需要大量的计算资源和时间来训练,随着模型参数规模的...
以下是一些主要的挑战和机遇:挑战:技术限制:虽然人工智能技术发展迅速,但仍存在许多技术限制,如语音识别的准确性、图像处理的速度等。这些技术限制可能会影响人机交互的质量和效能。用户体验:提供良好的用户体验是人机交互的关键。然而,由于个体差异和习惯问题,设计出满足所有用户需求的交互界面并不容易。隐私与安全问题:...