域。chatgpt 在 gpt35 的基础上引入了 rlhf(rercent learng fro huan feedback)

技术,通过将人类的日常对话的语言习惯嵌入模型,并引入价值偏好,使得模型的输出满足人类的

意图。微调过程分为预训练、监督微调、设计奖励模型和反馈优化。桑基韬等人根据 chatgpt 的对

话对象和定位将其应用分为四个层次:数据生成器、知识挖掘器、模型调度器和人机交互界面。在

多模态领域,visual chatgpt、-react 和 huggggpt 让视觉模型与 chatgpt 协同工作来完成视

觉和语音任务。

除此以外,许多类 chatgpt 的大模型也同样在自然语言处理方面展示出来了较好的效果。

是应该从 7billion 到 65billion 参数的语言模型,不需要求助于专有的数

知识抽取主要分为命名实体识别和关系抽取两方面。命名实体识别(ner)任务,旨在识别与