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问答ChatGPT之后:超大预训练模型的机遇和挑战 被引量:47
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作者 卢经纬 郭超 +4 位作者 戴星原 缪青海 王兴霞 杨静 王飞跃 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第4期705-717,共13页
超大预训练模型(Pre-trained model,PTM)是人工智能领域近年来迅速崛起的研究方向,在自然语言处理(Natural language processing,NLP)和计算机视觉等多种任务中达到了有史以来的最佳性能,促进了人工智能生成内容(Artificial intelligenc... 超大预训练模型(Pre-trained model,PTM)是人工智能领域近年来迅速崛起的研究方向,在自然语言处理(Natural language processing,NLP)和计算机视觉等多种任务中达到了有史以来的最佳性能,促进了人工智能生成内容(Artificial intelligence-generated content,AIGC)的发展和落地.ChatGPT作为当下最火热的PTM,更是以优异的表现获得各界的广泛关注.本文围绕ChatGPT展开.首先概括PTM的基本思想并对其发展历程进行梳理;接着,详细探讨ChatGPT的技术细节,并以平行智能的视角阐述ChatGPT;最后,从技术、范式以及应用等多个方面对PTM的发展趋势进行展望. 展开更多
关键词 预训练模型 ChatGPT TRANSFORMER 人工智能生成内容 平行智能 社会化大闭环
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