联系上下文回答问题的功能你是啥时候支持的

我作为一个人工智能语言模型，支持联系上下文回答问题的功能是在最近几年逐渐发展起来的。这一功能的实现需要借助深度学习、自然语言处理等技术，通过对上下文环境的理解和分析，来实现更加准确、具有逻辑连贯性的问题回答。随着这些技术的不断发展和应用，我也逐渐具备了联系上下文回答问题的能力，能够更好地满足用户的需求。

相关问题

此上下文中不支持函数定义。请在代码文件中创建函数是怎么回事

非常抱歉，我之前的回答中可能有误导。在上下文中确实不能直接定义函数，需要在代码文件中定义函数。

下面是 MATLAB 代码文件 `inv_str_name.m` 的示例，实现了任意字符串的逆序输出：

function outname = inv_str_name(name)
%功能：将输入字符串逆序输出
%输入参数：
%   name: 字符串
%输出参数：
%   outname: 字符串，输入字符串逆序输出

% 获取字符串的长度
n = length(name);

% 创建一个空字符串
outname = '';

% 将输入字符串逆序拼接到输出字符串上
for i = n:-1:1
    outname = [outname, name(i)];
end
end

使用该函数的示例：

>> name = 'Hello, world!';
>> outname = inv_str_name(name)
outname = '!dlrow ,olleH'

在 MATLAB 中，我们需要将函数定义保存在独立的 `.m` 文件中，文件名与函数名保持一致，如上述示例中的 `inv_str_name.m`。在使用该函数前，需要将其所在的文件夹添加到 MATLAB 的路径中，或者使用 `addpath` 函数将其所在的文件夹添加到 MATLAB 的搜索路径中。

Transformer模型支持的功能

Transformer模型是一种用于自然语言处理任务的强大模型，它支持以下功能：

1. 语言建模：Transformer可以用于生成文本，例如生成文章、对话等。通过训练模型，它可以学习到语言的概率分布，从而生成具有连贯性和语义合理性的文本。

2. 机器翻译：Transformer在机器翻译任务中表现出色。它可以将一种语言的句子翻译成另一种语言，实现跨语言的信息传递。

3. 文本分类：Transformer可以对文本进行分类，例如情感分析、垃圾邮件过滤等。通过学习文本的特征和上下文信息，它可以准确地将文本分类到不同的类别中。

4. 命名实体识别：Transformer可以识别文本中的命名实体，例如人名、地名、组织机构等。通过学习上下文信息和实体的特征，它可以准确地标注出文本中的命名实体。

5. 问答系统：Transformer可以用于构建问答系统，例如阅读理解任务。通过学习文章和问题之间的关系，它可以回答与文章相关的问题，并给出准确的答案。

6. 文本摘要：Transformer可以生成文本的摘要，将长篇文章或文档压缩成简洁的摘要。通过学习文章的重要信息和上下文关系，它可以生成具有概括性和准确性的摘要。

7. 对话系统：Transformer可以用于构建对话系统，实现与用户的自然语言交互。通过学习对话历史和上下文信息，它可以生成合理的回复，并与用户进行对话。