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、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，visualchatgpt、-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。

    llaa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

    提出了一种基于自回归填充的通用语言模型gl在整体基于transforr的基础上作出改动，在一

    些任务的表现上优于gpt3-175b。

    大语言模型，例如gpt系列、llaa系列、gei系列等，在自然语言处理方面取得了显着的

    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

    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

    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

    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

    觉等问题。rag与ll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

    能够更好地利用外部知识和背景信息。

    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

    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

    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

    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

    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

    国已发布130个大模型。

    2.2知识抽取

    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

    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

    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

    （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

    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

    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

    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。

    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

    信息，因此构建中文命名实体识别（er）模型更为复杂。目前，ner任务的研究方法主要包括基

    于词典和规则的方法、基于机器学习（l）的方法以及基于深度学习（dl）的方法。

    今天为什么讲座要那么长时间。
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