CCAI 2024预告丨大模型时代的自然语言处理

随着深度学习技术进步和计算能力提升，以Transformer为核心的模型架构重新定义了NLP的研究范式。从BERT到GPT，再到更大规模的模型，如文心大模型、GPT-4等，基于海量数据和超强算力训练的大语言模型展现了强大的语义理解和生成能力，使得NLP的应用边界不断拓宽。

过去，NLP研究多集中于特定任务，例如情感分析、机器翻译或命名实体识别，而大模型则通过预训练和少样本学习，展现出强大的泛化能力，可以无缝迁移到多个任务中。这种“通用性”得益于大模型对语言模式的深度捕捉，其多层注意力机制能够同时关注词汇、句子结构和上下文信息，甚至跨域理解专业语境。

在学术研究和技术应用方面，多模态融合是NLP的一个重要方向，已经有很多大语言模型尝试突破单一模态的限制，将语言与图像、视频、语音等多种数据形式结合，以满足复杂场景下的信息理解与生成，通过结合图像、符号和语言实现更自然的人机交互。

除了多模态，知识增强NLP也是大模型时代的技术热点，科学家尝试将外部知识库或逻辑规则嵌入模型中，使其不仅“会说话”，还能“说得对”。例如，知识图谱和因果推理技术正在与大模型深度结合，为科学研究和技术开发提供新工具。这种趋势表明，未来的NLP模型将不仅是语言的理解和交互，更是知识的创造者，比如生成式AI。

语言是人类沟通的纽带，也是人机协作的链接。期待与大家一起参与“自然语言处理专题论坛”，共享产学研最新研究成果和产业实践，共探机器读懂人类、理解世界的奥秘。