大模型概念问题之大模型在生成文本方面有哪些革命性突破-阿里云开发者社区

大模型概念问题之大模型在生成文本方面有哪些革命性突破

2024-07-24 140

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简介： 大模型概念问题之大模型在生成文本方面有哪些革命性突破

Transformer架构为何能统治NLP领域？

参考回答：

Transformer架构通过引入注意力机制（Attention），使得模型能够关注输入序列中的关键信息，从而提高了模型的性能。这种简单但通用的结构让Transformer模型在NLP领域取得了革命性的突破。

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大模型如何改变了NLP的范式？

参考回答：

大模型的出现完全代替了传统的NLP流水线范式。传统的NLP流水线包括词法处理、句法处理和领域任务等多个模块，每个模块需要不同的模型和标注数据集。而大模型用一个统一的模型就能处理多种NLP任务，如机器翻译、智能问答、情感分析等。

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大模型在生成文本方面有哪些革命性突破？

参考回答：

大模型在生成通顺文本上取得了革命性突破。它们能够生成流畅、连贯的文本，这对于自然语言生成（NLG）任务来说是一个巨大的进步。例如，ChatGPT等模型在对话生成、文本摘要等方面展现出了出色的能力。

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大模型能真正理解人类语言吗？

参考回答：

大模型对语言的理解已经做得很好了，但它们仍然缺乏世界知识，并且需要其他模态的感知来增强理解。现在的大模型遵循分布式语义（distributional semantics），即单词的语义由其出现的语境所决定。然而，这种理解仍然有其局限性，因为它们主要依赖于文本数据，缺乏对现实世界的直接感知。

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AIGC是什么？

参考回答：

AIGC是“继专业生成内容（PGC）和用户生成内容（UGC）之后，利用人工智能技术自动生成内容的新型生产方式”。

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