话对象和定位将其应用分为四个层次:数据生成器、知识挖掘器、模型调度器和人机交互界面。在
多模态领域,visuachatgpt、-reaggpt让视觉模型与chatgpt协同工作来完成视
觉和语音任务。
除此以外,许多类chatgpt的大模型也同样在自然语言处理方面展示出来了较好的效果。
la是应该从biion到biion参数的语言模型,不需要求助于专有的数据集。清华大学
提出了一种基于自回归填充的通用语言模型gl在整体基于transforr的基础上作出改动,在一
些任务的表现上优于gpt-b。
大语言模型,例如gpt系列、la系列、i系列等,在自然语言处理方面取得了显着的
成功,展示了强的性能,但仍面临诸如幻觉、过时的知识、不可追溯的推理过程等挑战。oo
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年,由leduis等人引入的检索增强生成方法,通过整合来自外部数据库的知识,然后再继续回答问
题或生成文本。这个过程不仅为后续阶段提供信息,而且确保响应是基于检测到的证据的,从而显
着提高输出的准确性和相关性。在推理阶段从外部知识库动态检索信息使rag能够解决诸如生成幻
觉等问题。rag与ll的集成得到了迅的应用,提高了自然语言处理任务的性能,并且使得模型
能够更好地利用外部知识和背景信息。
自oo年起,全球大语言模型在自然语言处理、计算机视觉、语音识别、推荐系统等领域表
现出卓越技术优势,市场规模持续增长,预计到o年将达到o亿美元。国外大模型产品研
在o年进入高展期,谷歌、openai、英伟达、微软等公司都推出了自主研的大模型,截
至o年月底,国外已布了个大模型。我国大模型展迅,与国际前沿保持同步,百
度、腾讯、清华大学、北京航空航天大学等单位都推出了自己的大模型,截至o年七月底,我
国已布o个大模型。
知识抽取
知识抽取主要分为命名实体识别和关系抽取两方面。命名实体识别(ner)任务,旨在识别与
特定语义实体类型相关联的文本跨度。该任务最早于年由rau等人提出。随着信息理解、人
工智能等领域的顶级会议对ner任务的评测,其定义逐渐细化和完善,并逐渐成为自然语言处理
(nlp)领域的重要组成部分。然而,不同领域对实体类型的定义存在差异,因此ner模型的构建
取决于特定领域任务需求,通常涵盖人物信息、地点信息和组织机构信息等。对于英语、法语、西
班牙语等外语文本,通常采用单词作为基本单位,因此基于这些语言的ner模型主要关注单词本身
的语义特征和上下文信息。然而,中文语料文本通常由字符构成,需要考虑字符的语义信息和词汇。
特征,同时引入其他表征信息来提升模型性能,如中文分词(cd)、语义部分标签(pos)等外部
信息,因此构建中文命名实体识别(er任务的研究方法主要包括基
于词典和规则的方法、基于机器学习(l)的方法以及基于深度学习(dl)的方法。
今天为什么讲座要那么长时间。
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