多模态领域，visual chatgpt、mm-react 和 hugginggpt 让视觉模型与 chatgpt 协同工作来完成视</p>
觉和语音任务。</p>
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。</p>
llama 是应该从 7billion 到 65billion 参数的语言模型，不需要求助于专有的数据集。清华大学</p>
提出了一种基于自回归填充的通用语言模型 glm 在整体基于 transformer 的基础上作出改动，在一</p>
些任务的表现上优于 gpt3-175b。</p>
大语言模型，例如 gpt 系列、llama 系列、gemini 系列等，在自然语言处理方面取得了显着的</p>
成功，展示了超强的性能，但仍面临诸如幻觉、过时的知识、不可追溯的推理过程等挑战。2020</p>
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年，由 lewis 等人引入的检索增强生成方法，通过整合来自外部数据库的知识，然后再继续回答问</p>
题或生成文本。这个过程不仅为后续阶段提供信息，而且确保响应是基于检测到的证据的，从而显</p>
着提高输出的准确性和相关性。在推理阶段从外部知识库动态检索信息使 rag 能够解决诸如生成幻</p>
觉等问题。rag 与 llm 的集成得到了迅速的应用，提高了自然语言处理任务的性能，并且使得模型</p>
能够更好地利用外部知识和背景信息。</p>
自 2020 年起，全球大语言模型在自然语言处理、计算机视觉、语音识别、推荐系统等领域表</p>
现出卓越技术优势，市场规模持续增长，预计到 2028 年将达到 1095 亿美元。国外大模型产品研发</p>
在 2021 年进入高速发展期，谷歌、openai、英伟达、微软等公司都推出了自主研发的大模型，截</p>
至 2023 年 7 月底，国外已发布了 138 个大模型。我国大模型发展迅速，与国际前沿保持同步，百</p>
度、腾讯、清华大学、北京航空航天大学等单位都推出了自己的大模型，截至 2023 年七月底，我</p>
国已发布 130 个大模型。</p>
2.2 知识抽取</p>
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</p>
特定语义实体类型相关联的文本跨度。该任务最早于 1991 年由 rau 等人提出。随着信息理解、人</p>
工智能等领域的顶级会议对 ner 任务的评测，其定义逐渐细化和完善，并逐渐成为自然语言处理</p>
（nlp）领域的重要组成部分。然而，不同领域对实体类型的定义存在差异，因此 ner 模型的构建</p>
取决于特定领域任务需求，通常涵盖人物信息、地点信息和组织机构信息等。对于英语、法语、西</p>
班牙语等外语文本，通常采用单词作为基本单位，因此基于这些语言的 ner 模型主要关注单词本身</p>
的语义特征和上下文信息。然而，中文语料文本通常由字符构成，需要考虑字符的语义信息和词汇。</p>
特征，同时引入其他表征信息来提升模型性能，如中文分词（cws）、语义部分标签（pos）等外部</p>
信息，因此构建中文命名实体识别（cner）模型更为复杂。目前，ner 任务的研究方法主要包括基</p>
于词典和规则的方法、基于机器学习（ml）的方法以及基于深度学习（dl）的方法。</p>
今天为什么讲座要那么长时间。</p>
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