问题一：Transformer架构为何能统治NLP领域？
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。
关于本问题的更多回答可点击原文查看：
https://developer.aliyun.com/ask/633698
问题二：大模型如何改变了NLP的范式？
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。
关于本问题的更多回答可点击原文查看：
https://developer.aliyun.com/ask/633699
问题三：大模型在生成文本方面有哪些革命性突破？
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。
关于本问题的更多回答可点击原文查看：
https://developer.aliyun.com/ask/633701
问题四：大模型能真正理解人类语言吗？
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。
关于本问题的更多回答可点击原文查看：
https://developer.aliyun.com/ask/633702
问题五：AIGC是什么？
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”。
关于本问题的更多回答可点击原文查看：
