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对话式聊天机器人ChatGPT以近乎摧枯拉朽的气势席卷社会,拨开了通用人工智能的曙光。ChatGPT的升级版GPT-4是个多模态大模型,它从单调的文本交互,升级为可以接受文本与图像组合的多模态输入,相比传统的单模态大模型,多模态大模型更加符合人类的多渠道感认知方式,能够应对更加复杂丰富的环境、场景和任务。GPT-4表明在多模态大模型中引入基于人类知识的自然语言理解与生成能力能够带来模型在多模态理解、生成、交互能力上的巨大提升。本文将介绍多模态大模型的概念、关键技术、近期进展和应用场景、GPT-4的技术特性,并重点探讨以GPT-4为代表的大语言模型对构建多模态大模型的几点启发。具体而言,将讨论如何充分利用大语言模型的语言能力,在多模态大模型的构建中,借助语言的帮助更好地感知理解世界、创作生成内容、与人和环境交互。 相似文献
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<正>国际学术期刊《自然》杂志预计,位于美国旧金山的人工智能（AI）技术公司OpenAI将于2024年年底发布支撑聊天机器人的下一代AI模型GPT-5。与其前身GPT-4相比,GPT-5会拥有更多、更先进的功能。此外,GPT-4的竞争对手Gemini（另一个生成式AI工具,也是大语言模型）和其他AI工具也会推出新的版本。《自然》杂志还预测,美国谷歌公司旗下的深度思维（DeepMind）人工智能公司将在2024年发布AI工具阿尔法折叠（AlphaFold）的新版本。此前,阿尔法折叠已经预测了高精度的蛋白质三维模型。新版本的阿尔法折叠将以原子级精度模拟蛋白质、核酸和其他分子之间的相互作用,将为药物设计和发现开辟新的可能性。 相似文献
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自从计算机问世以来，人类一直希望能让计算机理解和合成人类的自然语言，即的日常语言，这就是“自然语言理解”，机器翻译、人机对话、语音识别和语音合成、汉字的识别，都是自然语言理解关心的问题。其中最核心的目标是让计算机理解和合成自然语言，即教会计算机听话的说话。如果这一核心目标能够达到，人类将从人工翻译、计算机编程语言的学习等大量工作中解放出来，人类也将从计算机理解和合成自然语言的过程中观察到人类心智活动的机制。不少专家曾经估计，实现计算机理解和合成自然语言不会是一个遥远的路程。 相似文献
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情报检索中的受控语言和自然语言 总被引：5，自引：2，他引：3
从目前检索语言的发展出发,论述了受控语言和自然语言的对比及受控语言的先控和自然语言的后控的对比两个问题。提出情报检索语言发展的自然语言和自然语言化趋势,认为当前应着重建立一种自然语言和受控语言相结合的检索系统。 相似文献
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1 项目简介机器翻译是利用计算机技术实现从一种自然语言(源语言)到另一种自然语言(目标语言)的转换(翻译),为此,就必须要有对源语言和对目标语言的了解,并要有一种好的处理机制,在这种机制中,有着包括人类常识在内的各种各样的知识。可以说,高性能机译研究是涉及语言学、计算机科学、人工智能等多个学科的综合性研究课题,它几乎涉及了语言信息处理的所有研究领域,是当前语言信息处理技术发展的“瓶颈”和突破口之一。机器翻译在技术实现上需要模拟人的复杂思维过程,理解各种语言学知识,并建立起复杂的推理计算模型,以实现两种自然语言之间的转换。 相似文献
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大型语言模型是当今人工智能领域最前沿的研究方向之一,该方向旨在训练含有大规模参数的通用语言模型,使其能够遵循人类指令完成不同类型的自然语言处理任务。作为大型语言模型的代表,由OpenAI研发的ChatGPT在各个领域均展现出强大的自然语言生成能力,受到了全球各行各业的关注。本文从语言模型的发展历程出发,介绍了近年研究者在扩大语言模型规模上的探索,然后分析了大型语言模型带来的范式改变,并以ChatGPT为典型实例概述了其发展、技术和应用,接着介绍了后ChatGPT时代大型语言模型的前沿进展,最后从评价和治理两方面总结了目前大型语言模型的局限性及未来需要解决的挑战。 相似文献
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在比较自然语言与受控语言的基础上,提出了情报检索语言自然语言化的内在因素与外在因素,并论述了情报检索语言自然语言化的多种模式。 相似文献
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网络环境下人工语言与自然语言的融合研究 总被引：3，自引：0，他引：3
本文首先指出在网络环境下对人工语言与自然语言融合的研究是情报检索语言研究的主要内容 ,通过人工语言与自然语言在情报检索中的发展与运用的分析比较 ,明确了两者在情报信息的标引与检索中各有利弊 ,指出网络环境下人工语言与自然语言融合———优势互补的可行性、必然性与必要性。最后论述了如何实现网络环境下自然语言与人工语言融合。 相似文献
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论网络环境下情报检索语言的发展 总被引：16，自引：1，他引：16
就网络环境下情报检索语言－受控语言和自然语言的发展现状、趋势及理想的网络情报检索模式进行了分析和论述。指出情报检索语言必然随着网络环境的发展而发展、变化；情报检索语言的自然语言化和自然语言的人工化，两者相互融合，取长补短，这才是未来发展的大趋势。 相似文献
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自然语言在网络信息资源贮存和检索中的运用 总被引：2，自引：0，他引：2
网络信息资源在贮存和检索中需要情报语言支持 ,从网络信息资源几种信息组织方式的角度研究分析了自然语言应用情况 ,指出了自然语言可以作为网络信息资源贮存和检索的共同语言。指出自然语言有着广泛的应用前景 ,只要自然语言不断优化改进检索手段 ,自然语言终将成为网络信息资源存贮和检索的主流语言。 相似文献
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论受控语言与自然语言的优化控制 总被引：4，自引：0，他引：4
受控语言与自然语言在信息捡索过程中具有天然的优势互补作用，受控语言和自然语言结合可有效提高检索效率。笔者在此基础上进一步探讨了受控语言与自然语言的优化方法和策略。 相似文献
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在比较自然语言与受控语言的基础上，提出了情报检索语言自然语言化的内在因素与外在因素，并论述了情报检索语言自然语言化的多种模式。 相似文献
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自然语言检索的新发展:与Ontology相结合 总被引：1，自引：0，他引：1
分析了检索语言的发展历程,得出当前流行的检索方式是自然语言检索,但是用自然语言进行检索存在许多弊端,需要情报检索语言加以控制,如何将自然语言的简便性与受控语言的规范性相结合是我们应该深入思考的问题。而本体具有与情报检索语言相类似的一些功能特征,因此提出将Ontology引入自然语言检索系统。本文从4个方面分析了Ontology与自然语言检索结合的必要性,最后利用当前本体语言的推荐标准OWL语言提出了具体的实现方法,得出在自然语言检索的规范控制阶段利用Ontology是提高检索效率的可行方法。 相似文献
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论自然与人工情报检索语言 总被引：1，自引：0，他引：1
通过对人工语言和自然语言的概念及优缺点对比论证,提出随着计算机等技术的发展,未来的情报检索语言应该是对自然语言进行适当控制的一种综合性情报检索语言. 相似文献
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ChatGPT是新一代人工智能技术驱动的自然语言处理模型。文章围绕因果性深入讨论了ChatGPT的因果规则、因果表征与因果解释,通过分析ChatGPT因果认知与学习中的底层逻辑得出以下三个认识：一是ChatGPT将相关性作为其底层因果规则,在深度神经网络、大语言模型与统计分析的驱动下,以概率形式实现了因果性在人工智能中的嵌入。二是通过实现对人类因果认知、因果语言与因果推理能力的模拟,ChatGPT在自然语言的生成中拥有了与人类智能相似的表征。三是依托智能生成的计算因果解释和因果涌现解释两条路径,ChatGPT实现了从符号与信息的输入到“数据知识”的输出,并以一种涌现的方式获得新的能力,实现了人工智能领域的“因果革命”,构建出未来人工智能发展的蓝图。 相似文献
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首先指出在网络环境下对人工语言与自然语言融合的研究是情报捡索语言研究的主要内容,通过人工语言与自然语言在情报检索中的发展与运用的分析比较,明确了两者在情报信息的标引与检索中各有利弊,指出网络环境下人工语言与自然语言融合——优势互补的可行性、必然性与必要性。 相似文献