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大模型时代的自然语言处理:挑战、机遇与发展 被引量：39
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作者 车万翔 窦志成 +20 位作者 冯岩松 桂韬 韩先培 户保田 黄民烈 黄萱菁 刘康 刘挺 刘知远 秦兵 邱锡鹏 万小军 王宇轩 文继荣 严睿 张家俊 张民 张奇 赵军 赵鑫 赵妍妍 《中国科学：信息科学》 CSCD 北大核心 2023年第9期1645-1687,共43页
近期发布的ChatGPT和GPT-4等大型语言模型,不仅能高质量完成自然语言生成任务,生成流畅通顺,贴合人类需求的语言,而且具备以生成式框架完成各种开放域自然语言理解任务的能力.在少样本、零样本场景下,大模型可取得接近乃至达到传统监督... 近期发布的ChatGPT和GPT-4等大型语言模型,不仅能高质量完成自然语言生成任务,生成流畅通顺,贴合人类需求的语言,而且具备以生成式框架完成各种开放域自然语言理解任务的能力.在少样本、零样本场景下,大模型可取得接近乃至达到传统监督学习方法的性能,且具有较强的领域泛化性,从而对传统自然语言核心任务产生了巨大的冲击和影响.本文就大模型对自然语言处理的影响进行了详细的调研和分析,试图探究大模型对自然语言处理核心任务带来哪些挑战和机遇,探讨大模型将加强哪些自然语言处理共性问题的研究热度,展望大模型和自然语言处理技术的未来发展趋势和应用.分析结果表明,大模型时代的自然语言处理依然大有可为.我们不仅可以将大模型作为研究方法和手段,学习、借鉴大型语言模型的特点和优势,变革自然语言处理的主流研究范式,对分散独立的自然语言处理任务进行整合,进一步提升自然语言核心任务的能力;还可就可解释性、公平性、安全性、信息准确性等共性问题开展深入研究,促进大模型能力和服务质量的提升.未来,以大模型作为基座,拓展其感知、计算、推理、交互和控制能力,自然语言处理技术将进一步助力通用人工智能的发展,促进各行各业的生产力进步,更好地为人类社会服务. 展开更多
关键词 ChatGPT 对话式大模型 大型语言模型 自然语言处理 通用人工智能
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