大型语言模型的发展可以分为四个阶段。第一阶段是基础模型的建立,这一阶段主要关注模型的规模和性能。随着技术的进步,第二阶段开始关注模型的多样性和泛化能力。第三阶段是模型的可解释性和可控性研究,旨在提高模型的透明度和可信任度。而第四阶段则将重点放在模型的微调和部署上,以满足实际应用的需求。大型语言模型...
近年来,大型语言模型( llm )在自然语言处理领域中引发了广泛的关注和探索.本文题为《 chatgpt 相 关 研究综述与大语言模型未来展望》的论文,全面调查了与 chatgpt (包括 gpt-3.5 和 gpt-4 )相关的研究,探讨了 gpt 系列中的先进大型语言模...
本文汇总了大型语言模型(LLM)在软件工程(SE)领域的广泛应用,涵盖了从程序开发到软件维护,再到项目管理的每一个关键环节,揭示了LLM在这些领域中的革命性影响和未来发展潜力。 随着LLM在软件工程中的深入应用,我们将探讨这些模型如何彻底改变软件开发的面貌,提高开发效率,以及未来可能带来的更多机遇和挑战。我们将深入分析...