NLP和LLM的比较 NLP和LLM在方法、能力和应用领域上各有千秋。简要总结如下：•性能：NLP在特定任务中精度高，LLM在广泛任务中表现更好。•可扩展性：NLP效率高，LLM更具扩展性，但需要更多计算资源。•准确性：NLP在专业领域表现出色，LLM更适合生成连贯的语言输出。NLP和LLM的结合 将NLP和LLM集成在一起可以...
NLP更侧重于具体的自然语言处理任务,如文本分类、情感分析等。 LLM则因其大规模参数和涌现能力,在生成性任务(如文本生成、代码生成)和复杂任务(如多轮对话、零样本学习)上表现出色。 未来展望: 随着技术的不断进步,NLP和LLM将继续深度融合,形成更加强大的自然语言处理系统。 未来的NLP和LLM将更加注重跨模态、跨语言...
是的,LLM(Large Language Model,大型语言模型)是NLP(自然语言处理)的一种。 NLP是一种人工智能技术,旨在让计算机理解和处理人类语言。 NLP通过语言学、计算机科学和人工智能技术等的交叉研究,构建能够理解并处理自然语言的计算机系统。 这些系统可以执行诸如文本分析、文本生成、机器翻译、情感分析、智能问答等任务。 而...
实验招募了超过100名高水平NLP研究人员来撰写新想法，然后对LLM生成的想法和人类想法进行盲审，参与者来自 36 个不同的机构，大部分是博士和博士后。通过这种方式，研究人员首次得出「LLM在研究创意生成」能力的统计显著结论：LLM生成的想法在新颖性方面优于人类专家的想法（p < 0.05），但在可行性方面略逊一筹。在...
NLP(自然语言处理)是一种人工智能技术,它涉及人类语言的理解、生成和处理。NLP通过语言学、计算机科学和人工智能技术的交叉研究,构建能够理解人类语言的人工智能系统。NLP的主要应用包括文本分类、情感分析、信息提取、机器翻译、问答系统等。 LLM(大型语言模型)是一种基于深度学习和自然语言处理技术的模型,它通过对大量文...
LLM+NLP实际项目---非结构化文本解析 不想工作只想躺平 7 人赞同了该文章 目录 收起 一、实验过程总结 二、现有成熟方案介绍 三、大模型方案探索 3.1 chatgpt端到端预测 3.2 LoRA指令微调ChatGLM 3.2.1 分段阶段测试 3.2.2 RE阶段测试 3.3 大模型生成标注数据 3.4 LLM实现数据增强 项目目录页:不想学习...
NLP 模型通过寻找语言组成部分之间的关系来实现其功能,主要包括数据预处理、特征提取和建模三个关键步骤。 (一)数据预处理 在模型处理文本之前,通常需要对文本进行预处理,以提高模型性能并将文本转换为模型能够理解的格式。常见的数据预处理技术包括: 分词(Tokenization):将文本分解为更小的单元,称为令牌(tokens),可以...
在文本生成任务中,LLM与NLP不是孤立存在的,而是相互依存、协同工作的。LLM提供了强大的语言生成能力和上下文学习能力,而NLP则提供了丰富的自然语言处理技术和算法。两者相互结合,共同推动了文本生成任务的发展。 以机器翻译为例,LLM能够生成流畅、自然的翻译文本,而NLP则能够对翻译文本进行语法检查、语义分析等,以确保翻...
领域:LLM-NLP 增量学习 一句话总结:增量学习(Incremental Learning,IL)是指使用一系列任务数据依次训练同一个模型,这往往导致灾难性遗忘问题,模型无法有效掌握所有任务。本文发现预训练语言模型(PLMs)中 “预训练+Transformer架构” 抵抗灾难性遗忘的能力其实很强,在现有的顺序微调(SEQ)增量学习方案下,PLMs的遗忘主要源...
AIGC、NLP、LLM 从上面可以看出,现在被我们广泛谈起的AI,主要是指的AIGC领域。 AIGC涉及到的领域和技术很广泛,其中很重要的一项技术就是NLP(自然语言处理),之所以把这3个概念放在一起描述,这两年来,AIGC取得了令人瞩目的增长,有很大因素就在于自然语言处理(NLP),而推动NLP发展到的就是LLM(大型语言模型),也就...