ChatGPT能力分析与未来展望  被引量:24

Analysis of ChatGPT's Capabilities and Future Prospects

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作  者:武俊宏 赵阳[2] 宗成庆[2] Junhong Wu;Yang Zhao;Chengqing Zong(School of Artificial Intelligence,University of Chinese Academy of Sciences,Beijing 100049;Institute of Automation,Chinese Academy of Sciences,Beijing 100190)

机构地区:[1]中国科学院大学人工智能学院,北京100049 [2]中国科学院自动化研究所,北京100190

出  处:《中国科学基金》2023年第5期735-742,共8页Bulletin of National Natural Science Foundation of China

基  金:国家自然科学基金项目(62006224)的资助。

摘  要:近年来,大语言模型的自然语言处理能力不断提升,尤其近期,聊天生成式预训练模型(ChatGPT)所掌握的“渊博知识”和表现出来的强大对话能力成为举世瞩目的热点话题。ChatGPT语言理解能力的真实水平如何?与专用模型相比,其性能表现谁居上风?它是否能够成为整个自然语言处理领域的通用模型而取代其它模型,甚至使所有自然语言处理问题得到彻底解决呢?为了回答上述问题,本文对ChatGPT在多个自然语言处理任务上的性能表现进行了评估和分析。在此基础上,我们讨论了ChatGPT对自然语言处理领域的影响,并对未来的发展进行了展望。In recent years,the natural language processing capabilities of large language models have been continuously improving.Particularly,the profound knowledge and powerful conversational abilities exhibited by the ChatGPT have become a globally prominent topic of interest.Questions arise regarding the true level of language understanding capacity possessed by ChatGPT and how its performance compares to specialized models.Can it become a universal model in the entire field of natural language processing(NLP),replacing other models,and even completely solving all NLP problems?To address these questions,this paper conducts a meticulous evaluation and analysis of the performance of ChatGPT across multiple natural language processing tasks.Furthermore,the impact of ChatGPT on the field of natural language processing is discussed,and future developments are anticipated.

关 键 词:自然语言处理 大语言模型 预训练语言模型 ChatGPT 

分 类 号:TP391.1[自动化与计算机技术—计算机应用技术] TP18[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]

 

参考文献:

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