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(NLG) 和自然语言理解 (NLU)。 ML：相反，ML 代表着一项有针对性的举措，旨在打造能够从自身观察和过去经验中自主学习的软件系统。本质上，机器学习使 NLP 算法能够通过从每次新的交互中吸收知识来自主发展，从而通过不断的自我改进来提高其性能。

什么是人工智能 鉴于语言输入的多面性和自然语言固有的多样化场景，期望单个开发人员为所有可能的情况进行编程是不切实际的。因此，人工智能中自然语言处理的有效性取决于机器学习的共生支持…… 这种情况一直持续到法学硕士 (LLM) 席卷这个脆弱的生态系统。 LLM：大型语言模型是经过大量文本数据训练的人工智能系统：书籍、网页、手动整理的示例以及软件代码。

它们的训练范式很简单。它们调整模型参数，以便准确预测序列中的下一个标记（单词、代码语句等）。本世纪的发现是，有了足够多的模型和数据，LLM 可以完成更复杂的任务：回答问题、总结文本、语言翻译 台湾 区号 手机号码 以及少量学习——模型可以用更少的尝试学会正确执行任务。只要给出提示，人工智能就能完成手头的任务。

这意味着 LLM 可以生成类似于人类说话和写作的文本。 那么 ChatGPT 为何如此受关注呢？ ChatGPT 已经证明，只需一个 LLM 学位，加上少量的定制，就可以消除训练自然语言理解 (NLU) 和自然语言生成 (NLG) 模型的需要。你只需要给 LLM 一个提示，解释你想要它做什么，AI 就会为你做。




除了 ChatGPT 已经用大量数据源进行训练之外，它还能够解释请求、根据请求定制内容，并“记住”对话中之前说过的内容，这使得它充满了潜力。 当今法学硕士 (LLM) 可能存在哪些局限性？ 当 LLM 闯入竞争领域时，它们并非毫无警告。社交媒体正在爆炸式增长，新的应用程序都建立在类似 GPT 的模型之上。

在所有这些喧嚣中，人们很容易忘记这些产品和应用程序中的大多数只是概念验证，而不是可以大规模销售或提供的全功能产品。以下是一些暴露的主要限制： 缺乏依据：如果仅使用文本数据进行训练，LLM 无法理解句子中的符号“猫”的实际含义。它只知道“猫”与其他词（如“喵喵叫”或“嘶嘶声”）相关。