大模型问题之大模型与之前的NLP技术有什么显著差别

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简介: 大模型问题之大模型与之前的NLP技术有什么显著差别

问题一:大模型与之前的NLP技术有什么显著差别?

大模型与之前的NLP技术有什么显著差别?


参考回答:

在算力消耗和能力上存在显著差异。大模型通常拥有超过十亿的参数,具备更强大的自然语言处理能力,但相应地也需要更高的算力支持。


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问题二:什么是规则语言模型?

什么是规则语言模型?


参考回答:

是一种基于硬编码的自然语言处理方法,通过类似于正则模式匹配的方式对自然语言进行处理。这种方法虽然速度快,但需要消耗大量的人力和专业知识。


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问题三:有哪些开源框架是基于规则语言模型的?

有哪些开源框架是基于规则语言模型的?


参考回答:

基于规则语言模型的开源框架有ChatterBot和Will等。其中,Will在2018年还被集成到了Slack中。


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问题四:什么是统计语言模型?

什么是统计语言模型?


参考回答:

是一种使用统计方法(如tfidf,主成分分析)计算语句特征的NLP技术。它不再需要程序员去编码规则,而是通过计算词语的频率、经常和哪些词一起出现等统计学知识来处理新出现的语句。这种技术常用于主题分析、情感分析等任务。


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问题五:统计语言模型有哪些应用场景?

统计语言模型有哪些应用场景?


参考回答:

常用于简单的文本分类任务,如线上的垃圾邮件自动识别等。此外,它还可以应用于主题分析、情感分析等场景。


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