大模型时代下传统自然语言处理技术发展受限了吗

IT大头 2023-10-30 16:24:31

最近几年，传统自然语言处理的算法几乎来来回回还是那几个，直到大模型的爆发，大家都去卷大模型了，那么在大模型时代下传统技术的发展还会继续吗，还是说技术的瓶颈难以突破

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语言模型是自然语言处理领域的重要研究方向之一，相关技术进展有力地推动了下游应用任务的性能提升。本部分内容将主要介绍大语言模型在三大类经典自然语言处理任务上的应用，包括**序列标注、关系抽取以及文本生成**任务，这些任务构成了许多现有自然语言处理系统和应用的基础。

自然语言处理的核心在于“理解”与“生成”。它通过算法模型解析语言的语义、语法及上下文信息，处理的对象不仅包括文本形式的语言，也涉及语音识别和生成等多媒体信息。NLP 的目标是模仿人类如何理解和使用语言，这涉及到词汇分析、句法分析、语义解析等多个层面的复杂处理过程。自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）作为人工智能的一个分支，经历了从理论探索到技术实践，再到广泛应用的曲折发展历程。

近年来，人工智能技术的迅猛发展在多个领域带来了革命性的变革，其中自然语言处理（NLP）技术是推动社会进步的重要驱动力。NLP技术的核心在于理解、生成和处理人类语言，涉及到文本分类、机器翻译、文本摘要、问答系统、对话系统等多个子领域。传统的NLP技术主要依赖于规则和手工设计的特征，但在处理自然语言的复杂性和多样性上存在诸多限制。随着深度学习和大规模预训练语言模型（Large Language Model, LLM）的崛起，NLP技术进入了一个新的时代。

随着人工智能技术的不断发展，尤其是深度学习技术的广泛应用，多模态数据处理和大模型训练已成为当下研究的热点之一，这些技术也为文档图像智能处理和分析领域带来了新的发展机遇。在本节中，回顾来自中科院自动化研究所、北京大学、中科大的学术专家与合合信息等知名企业的研究者在中国图形图像大会 (CCIG 2023) 关于文档图像分析与处理的相关分享，介绍在多模态大模型时代下文档图像智能分析与处理技术的最新进展和发展展望。

随着数字化时代的来临，自然语言处理（NLP）技术正在成为信息处理和人机交互的核心技术之一。本文将围绕NLP的技术进展、技术原理、行业应用案例、面临的挑战与机遇以及未来趋势进行详细探讨。

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