大语言模型(LLMs)在自然语言处理(NLP)领域取得了显著的进步,为广泛的应用提供了一种非常有用的、与任务无关的基础。然而,直接应用 LLMs 去解决特定领域的复杂问题会遇到许多障碍,这些障碍源于领域数据的异质性、领域知识的复杂性、领域目标的独特性以及约束的多样性(例如不同的社会规范、伦理标准、宗教信仰等)。领...
大语言模型(LLMs)在自然语言处理(NLP)领域取得了显著的进步,为广泛的应用提供了一种非常有用的、与任务无关的基础。然而,直接应用 LLMs 去解决特定领域的复杂问题会遇到许多障碍,这些障碍源于领域数据的异质性、领域知识的复杂性、领域目标的独特性以及约束的多样性(例如不同的社会规范、伦理标准、宗教信仰等)。领...
大语言模型(LLMs)在自然语言处理(NLP)领域取得了显著的进步,为广泛的应用提供了一种非常有用的、与任务无关的基础。然而,直接应用 LLMs 去解决特定领域的复杂问题会遇到许多障碍,这些障碍源于领域数据的异质性、领域知识的复杂性、领域目标的独特性以及约束的多样性(例如不同的社会规范、伦理标准、宗教信仰等)。领...
领域专业化是让LLMs在许多应用中实际投入使用的关键甚至是前提。因此,随着LLMs开始应用在越来越多的领域中的,领域专业化的技术在近期获得了加速发展和关注,而一份全面且系统的回顾能更好地总结和引导这一领域的持续工作。 在这篇文章中,我们提供了关于大型语言模型领域专业化技术的全面概览,这是大型语言模型应用的...
本文提供了关于大型语言模型领域专业化技术的全面概览,这是大型语言模型应用的一个关键的新兴方向。 大语言模型(LLMs)在自然语言处理(NLP)领域取得了显著的进步,为广泛的应用提供了一种非常有用的、与任务无关的基础。然而,直接应用 LLMs 去解决特定领域的复杂问题会遇到许多障碍,这些障碍源于领域数据的异质性、领域...