原創
2023/12/19 15:47:53
來源：天潤融通
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本文摘要
AI領域有一個趨勢，即“語言大模型”。這個模型不是簡單的英文和中文的結合，而是將多種語言模型進行融合，以此來對文本進行更好地理解。與其他自然語言處理方法不同，NLP模型并不需要去學習數據的具體分布，只需要去學習一個通用的模型，就可以自動生成符合人類自然語言理解的文本。
AI領域有一個趨勢，即“語言大模型”。這個模型不是簡單的英文和中文的結合，而是將多種語言模型進行融合，以此來對文本進行更好地理解。
與其他自然語言處理方法不同，NLP模型并不需要去學習數據的具體分布，只需要去學習一個通用的模型，就可以自動生成符合人類自然語言理解的文本。
從語音到文字
在客服系統中最常見到的是文字客服，這也是在前端構建客服系統時的一個核心場景。而傳統的語音客服主要是通過文本信息來獲取客戶需求，然后進行相應的處理。
對于文字客服來說，對語音信息進行文字轉換，同時保證語音與文本之間的一致性是一個非常重要的問題。
對話與問答
在對話與問答的場景中，由于是機器和人類之間的交流，所以與自然語言處理中的NLP模型有一定差異。但這兩個場景，都有一個共同的特點：可以很好地理解用戶的意圖，然后基于這些意圖做出相應的回答。
語義理解
在對文本進行理解后，就需要對這些文本進行進一步的分析。在客服系統中，主要需要做的就是對用戶輸入的問題進行理解和回答。
在這個過程中，可以采用預訓練的方法。預訓練可以讓模型自動從已有的數據中學習到通用知識，從而提高模型的泛化能力。
當用戶輸入一個問題后，將這個問題分成很多個小問題，然后在每個小問題下面構建相應的知識圖譜。最后將這些知識圖譜整合到一起，形成一個完整的知識庫。在知識庫中，可以進行智能問答。比如對于產品功能提問“我想要xx功能”，就可以給出相應的答案。
生成式理解
在NLP領域，可以生成式理解就是指讓機器通過大量訓練數據來學習自然語言中的某些知識。
生成式理解有很多種方式，最常見的就是使用一些預訓練模型來幫助用戶去完成一些任務，比如客服機器人、語音識別等。
通過以上兩種方式，機器可以自動生成一篇文章、回答一道題目、甚至是做一道數學題，它可以把一個文本或者一個問題，自動地進行處理和生成。
總結
自然語言處理技術經過多年發展，已經從NLP1.0時代邁向了NLP2.0時代，在這一時期，隨著深度學習和神經網絡的不斷發展，自然語言處理技術也得到了巨大的發展。
“大模型”的出現，為我們帶來了全新的思路。
它為自然語言處理研究提供了更多的可能性，從模型層面和數據層面都會帶來很多驚喜。
我們需要關注“大模型”在自然語言處理領域的應用和研究。目前已經看到了一些成果，比如一些簡單文本生成模型已經能夠生成“大文本”，這些“大文本”還需要進行更多的處理才能符合人類理解的標準。
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