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The Life Cycle of Knowledge in Big Language Models:A Survey 被引量:1
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作者 Boxi Cao Hongyu Lin +1 位作者 xianpei han Le Sun 《Machine Intelligence Research》 EI CSCD 2024年第2期217-238,共22页
Knowledge plays a critical role in artificial intelligence.Recently,the extensive success of pre-trained language models(PLMs)has raised significant attention about how knowledge can be acquired,maintained,updated and... Knowledge plays a critical role in artificial intelligence.Recently,the extensive success of pre-trained language models(PLMs)has raised significant attention about how knowledge can be acquired,maintained,updated and used by language models.Despite the enormous amount of related studies,there is still a lack of a unified view of how knowledge circulates within language models throughout the learning,tuning,and application processes,which may prevent us from further understanding the connections between current progress or realizing existing limitations.In this survey,we revisit PLMs as knowledge-based systems by dividing the life circle of knowledge in PLMs into five critical periods,and investigating how knowledge circulates when it is built,maintained and used.To this end,we systematically review existing studies of each period of the knowledge life cycle,summarize the main challenges and current limitations,and discuss future directions. 展开更多
关键词 Pre-trained language model knowledge acquisition knowledge representation knowledge probing knowledge editing knowledge application
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大模型时代的自然语言处理:挑战、机遇与发展 被引量:43
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作者 车万翔 窦志成 +20 位作者 冯岩松 桂韬 韩先培 户保田 黄民烈 黄萱菁 刘康 刘挺 刘知远 秦兵 邱锡鹏 万小军 王宇轩 文继荣 严睿 张家俊 张民 张奇 赵军 赵鑫 赵妍妍 《中国科学:信息科学》 CSCD 北大核心 2023年第9期1645-1687,共43页
近期发布的ChatGPT和GPT-4等大型语言模型,不仅能高质量完成自然语言生成任务,生成流畅通顺,贴合人类需求的语言,而且具备以生成式框架完成各种开放域自然语言理解任务的能力.在少样本、零样本场景下,大模型可取得接近乃至达到传统监督... 近期发布的ChatGPT和GPT-4等大型语言模型,不仅能高质量完成自然语言生成任务,生成流畅通顺,贴合人类需求的语言,而且具备以生成式框架完成各种开放域自然语言理解任务的能力.在少样本、零样本场景下,大模型可取得接近乃至达到传统监督学习方法的性能,且具有较强的领域泛化性,从而对传统自然语言核心任务产生了巨大的冲击和影响.本文就大模型对自然语言处理的影响进行了详细的调研和分析,试图探究大模型对自然语言处理核心任务带来哪些挑战和机遇,探讨大模型将加强哪些自然语言处理共性问题的研究热度,展望大模型和自然语言处理技术的未来发展趋势和应用.分析结果表明,大模型时代的自然语言处理依然大有可为.我们不仅可以将大模型作为研究方法和手段,学习、借鉴大型语言模型的特点和优势,变革自然语言处理的主流研究范式,对分散独立的自然语言处理任务进行整合,进一步提升自然语言核心任务的能力;还可就可解释性、公平性、安全性、信息准确性等共性问题开展深入研究,促进大模型能力和服务质量的提升.未来,以大模型作为基座,拓展其感知、计算、推理、交互和控制能力,自然语言处理技术将进一步助力通用人工智能的发展,促进各行各业的生产力进步,更好地为人类社会服务. 展开更多
关键词 ChatGPT 对话式大模型 大型语言模型 自然语言处理 通用人工智能
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融合知识表示的知识库问答系统 被引量:12
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作者 安波 韩先培 孙乐 《中国科学:信息科学》 CSCD 北大核心 2018年第11期1521-1532,共12页
基于知识库的问答系统能够根据知识库中的事实自动回答自然语言的问题.简单问题是指可以通过知识库中单一的事实来进行回答的问题,这类问题也是最常见的问题.但是当面对大规模的知识库时,简单问题依然存在很大的挑战.当前的端到端(end-t... 基于知识库的问答系统能够根据知识库中的事实自动回答自然语言的问题.简单问题是指可以通过知识库中单一的事实来进行回答的问题,这类问题也是最常见的问题.但是当面对大规模的知识库时,简单问题依然存在很大的挑战.当前的端到端(end-to-end)模型主要依赖于对问句、实体和关系的文本描述进行表示学习,进而根据这些表示来计算实体、关系与问句的语义相关度,忽略了知识库中的实体和关系的结构信息.而这些结构信息,对于问句中实体和关系的识别有重要作用.本文采用一种融合文本和知识的表示学习方法,通过文本表示和组合模型来学习问句和知识的表示,同时使用知识的结构信息来约束文本的表示和组合.在基于知识的问答任务上的结果表明,本文提出的方法学习到的问句和知识的表示能很好地反映问句与知识之间的语义相关性,并显著地提升了问句中实体链接和关系识别的准确率. 展开更多
关键词 问答系统 知识库 文本组合 知识表示 文本表示
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