自然语言处理是实现人机交互的关键步骤,而汉语自然语言处理(Chinese natural language processing,CNLP)是其中的重要组成部分。随着大模型技术的发展,CNLP进入了一个新的阶段,这些汉语大模型具备更强的泛化能力和更快的任务适应性。然...自然语言处理是实现人机交互的关键步骤,而汉语自然语言处理(Chinese natural language processing,CNLP)是其中的重要组成部分。随着大模型技术的发展,CNLP进入了一个新的阶段,这些汉语大模型具备更强的泛化能力和更快的任务适应性。然而,相较于英语大模型,汉语大模型在逻辑推理和文本理解能力方面仍存在不足。介绍了图神经网络在特定CNLP任务中的优势,进行了量子机器学习在CNLP发展潜力的调查。总结了大模型的基本原理和技术架构,详细整理了大模型评测任务的典型数据集和模型评价指标,评估比较了当前主流的大模型在CNLP任务中的效果。分析了当前CNLP存在的挑战,并对CNLP任务的未来研究方向进行了展望,希望能帮助解决当前CNLP存在的挑战,同时为新方法的提出提供了一定的参考。展开更多
随着大语言模型近年来的爆炸性发展,生成式人工智能(Artificial Intelligence Generated Content,AIGC)在自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)中的应用成为人工智能领域的研究热点。区别于传统的分析与预测模型,生成式模型...随着大语言模型近年来的爆炸性发展,生成式人工智能(Artificial Intelligence Generated Content,AIGC)在自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)中的应用成为人工智能领域的研究热点。区别于传统的分析与预测模型,生成式模型近年来在自然语言生成(Natural Language Generation,NLG)领域取得了显著进展,包括循环神经网络、长短时记忆网络、生成对抗网络、Transformer模型、变分自动编码器和扩散模型等。这些模型在自然语言领域的不同生成任务中都有着广泛的应用。得益于大语言模型的快速发展,生成式人工智能在问答系统、文本摘要、机器翻译、信息抽取等任务中取得了突出成果。然而,尽管生成式人工智能在自然语言处理中已取得巨大进展,但仍面临诸多挑战。未来,需要进一步优化模型的训练过程,提高其在多任务和跨领域应用中的泛化能力,同时解决生成内容的质量和安全性问题,以满足不断变化的新兴任务的需求。展开更多
文摘自然语言处理是实现人机交互的关键步骤,而汉语自然语言处理(Chinese natural language processing,CNLP)是其中的重要组成部分。随着大模型技术的发展,CNLP进入了一个新的阶段,这些汉语大模型具备更强的泛化能力和更快的任务适应性。然而,相较于英语大模型,汉语大模型在逻辑推理和文本理解能力方面仍存在不足。介绍了图神经网络在特定CNLP任务中的优势,进行了量子机器学习在CNLP发展潜力的调查。总结了大模型的基本原理和技术架构,详细整理了大模型评测任务的典型数据集和模型评价指标,评估比较了当前主流的大模型在CNLP任务中的效果。分析了当前CNLP存在的挑战,并对CNLP任务的未来研究方向进行了展望,希望能帮助解决当前CNLP存在的挑战,同时为新方法的提出提供了一定的参考。
文摘随着大语言模型近年来的爆炸性发展,生成式人工智能(Artificial Intelligence Generated Content,AIGC)在自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)中的应用成为人工智能领域的研究热点。区别于传统的分析与预测模型,生成式模型近年来在自然语言生成(Natural Language Generation,NLG)领域取得了显著进展,包括循环神经网络、长短时记忆网络、生成对抗网络、Transformer模型、变分自动编码器和扩散模型等。这些模型在自然语言领域的不同生成任务中都有着广泛的应用。得益于大语言模型的快速发展,生成式人工智能在问答系统、文本摘要、机器翻译、信息抽取等任务中取得了突出成果。然而,尽管生成式人工智能在自然语言处理中已取得巨大进展,但仍面临诸多挑战。未来,需要进一步优化模型的训练过程,提高其在多任务和跨领域应用中的泛化能力,同时解决生成内容的质量和安全性问题,以满足不断变化的新兴任务的需求。
