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...
大型语言模型在软件工程中的兴起 近年来,大型语言模型(llm)已经彻底改变了多个领域,包括软件工程(SE)。这些模型在语言理解和生成方面具有先进的能力,已成为解决复杂SE任务的关键工具。 作者进行了一项系统的文献综述,分析了LLM在软件工程中的影响、应用和未来。 传统的语言模型为文本生成和理解奠定了基础,LLM的发展以其...