在过去20年中,语言建模(Language models,LM)已经成为一种主要方法,用于语言理解和生成,同时作为自然语言处理(Natural language processing,NLP)领域下游的关键技术受到广泛关注.近年来,大语言模型(Large language models,LLMs),例如Ch...在过去20年中,语言建模(Language models,LM)已经成为一种主要方法,用于语言理解和生成,同时作为自然语言处理(Natural language processing,NLP)领域下游的关键技术受到广泛关注.近年来,大语言模型(Large language models,LLMs),例如ChatGPT等技术,取得了显著进展,对人工智能乃至其他领域的变革和发展产生了深远的影响.鉴于LLMs迅猛的发展,本文首先对LLMs相关技术架构和模型规模等方面的演进历程进行了全面综述,总结了模型训练方法、优化技术以及评估手段.随后,分析了LLMs在教育、医疗、金融、工业等领域的应用现状,同时讨论了它们的优势和局限性.此外,还探讨了大语言模型针对社会伦理、隐私和安全等方面引发的安全性与一致性问题及技术措施.最后,展望了大语言模型未来的研究趋势,包括模型的规模与效能、多模态处理、社会影响等方面的发展方向.本文通过全面分析当前研究状况和未来走向,旨在为研究者提供关于大语言模型的深刻见解和启发,以推动该领域的进一步发展.展开更多
[目的/意义]探究大语言模型(Large Language Models,LLMs)等人工智能生成技术对用户信息检索行为产成的影响,为信息检索系统和信息资源建设建言献策。[方法/过程]以ChatGPT等LLMs的蓬勃发展为背景,结合大语言模型的技术特点与现有产品...[目的/意义]探究大语言模型(Large Language Models,LLMs)等人工智能生成技术对用户信息检索行为产成的影响,为信息检索系统和信息资源建设建言献策。[方法/过程]以ChatGPT等LLMs的蓬勃发展为背景,结合大语言模型的技术特点与现有产品的特征,从用户信息行为的视角,通过探讨现有文献和大型语言模型,分析该技术的不断普及对信息检索系统与用户检索行为的影响。[结果/结论]LLMs用作信息检索系统具有传统产品无法比拟的优势,其对用户信息检索行为的底层逻辑、行动重点与检索期望等方面都会产成影响。然而LLMs现有可靠性、准确度等缺陷仍难以使其立刻取代传统信息检索方式。建议在信息检索系统和信息资源建设中重视该技术,探索LLMs与信息服务智能结合,以应对未来用户信息需求的变化,并进一步充分利用已有信息资源的价值。展开更多
文摘在过去20年中,语言建模(Language models,LM)已经成为一种主要方法,用于语言理解和生成,同时作为自然语言处理(Natural language processing,NLP)领域下游的关键技术受到广泛关注.近年来,大语言模型(Large language models,LLMs),例如ChatGPT等技术,取得了显著进展,对人工智能乃至其他领域的变革和发展产生了深远的影响.鉴于LLMs迅猛的发展,本文首先对LLMs相关技术架构和模型规模等方面的演进历程进行了全面综述,总结了模型训练方法、优化技术以及评估手段.随后,分析了LLMs在教育、医疗、金融、工业等领域的应用现状,同时讨论了它们的优势和局限性.此外,还探讨了大语言模型针对社会伦理、隐私和安全等方面引发的安全性与一致性问题及技术措施.最后,展望了大语言模型未来的研究趋势,包括模型的规模与效能、多模态处理、社会影响等方面的发展方向.本文通过全面分析当前研究状况和未来走向,旨在为研究者提供关于大语言模型的深刻见解和启发,以推动该领域的进一步发展.
文摘[目的/意义]探究大语言模型(Large Language Models,LLMs)等人工智能生成技术对用户信息检索行为产成的影响,为信息检索系统和信息资源建设建言献策。[方法/过程]以ChatGPT等LLMs的蓬勃发展为背景,结合大语言模型的技术特点与现有产品的特征,从用户信息行为的视角,通过探讨现有文献和大型语言模型,分析该技术的不断普及对信息检索系统与用户检索行为的影响。[结果/结论]LLMs用作信息检索系统具有传统产品无法比拟的优势,其对用户信息检索行为的底层逻辑、行动重点与检索期望等方面都会产成影响。然而LLMs现有可靠性、准确度等缺陷仍难以使其立刻取代传统信息检索方式。建议在信息检索系统和信息资源建设中重视该技术,探索LLMs与信息服务智能结合,以应对未来用户信息需求的变化,并进一步充分利用已有信息资源的价值。
