大规模预训练模型推动自然语言处理新纪元

"《自然语言处理新范式：基于预训练模型的方法》一文由车万翔和刘挺两位作者在哈尔滨工业大学的研究背景下撰写，发表于2022年的《中兴通讯技术》第28卷第2期。该研究论文探讨了当前自然语言处理领域的一个重要趋势，即预训练模型的兴起及其对传统处理方法的影响。 预训练语言模型，如BERT和GPT，利用海量文本数据进行预先训练，通过深度学习的方式学习语言的结构和规律。这些模型的巨大规模、丰富的数据以及强大的计算能力，使得它们在各种自然语言处理任务上展现出卓越的表现，甚至在某些数据集上超越了人类水平。这标志着一个全新的处理范式，即基于预训练模型的NLP方法已经成为主流。 论文指出，预训练模型的成功不仅局限于单一的语言处理任务，它正引领AI领域向“同质化”和“规模化”发展。未来的NLP将更加强调模型的通用性和跨领域应用，不仅处理文本信息，还将融合多模态数据（如图像、音频和视频）、具身行为数据（如肢体动作和语音）以及社会交互数据等多种形式的信息源。这样，模型能够从多个维度理解世界，从而朝着实现通用人工智能的目标迈进。 关键词方面，文章强调了人工智能、自然语言处理、预训练语言模型以及“同质化”这个概念的重要性。总结来说，这篇论文揭示了预训练模型在推动自然语言处理技术革新中的核心作用，以及其对未来智能科技发展的影响，预示着一个更加智能、全面和深入理解人类语言和世界的AI新时代的到来。"