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程序化突破：AI 从语言到逻辑的飞跃，解决复杂问题
研究人员开发了一种称为自然语言嵌入式程序 (NLEP) 的技术，该技术通过生成 Python 程序来解决……
来源:SciTechDaily引入自然语言嵌入式程序 (NLEP) 是为了增强大型语言模型的功能。通过生成 Python 代码来处理查询，NLEP 提高了准确性、效率和透明度。这种方法使模型能够更有效地处理各种任务，还可以使数据隐私和小型模型受益。来源：SciTechDaily.com
研究人员开发了一种称为自然语言嵌入式程序 (NLEP) 的技术，该技术通过生成 Python 程序来解决复杂任务，从而提高大型语言模型的性能。
研究人员开发了一种称为自然语言嵌入式程序 (NLEP) 的技术，该技术通过生成 Python 程序来解决复杂任务，从而提高大型语言模型的性能。这种方法不仅提高了准确性和效率，还提高了透明度，因为用户可以直接查看和修改生成的代码。NLEP 允许像 GPT-4 这样的大型模型以更高的精度解决更广泛的任务，并且可能在无需大量再训练的情况下改善数据隐私和小型模型的性能。
这种方法不仅提高了准确性和效率，还提高了透明度，因为用户可以直接查看和修改生成的代码。NLEP 允许像 GPT-4 这样的大型模型以更高的精度解决更广泛的任务，并有可能在无需大量再训练的情况下改善数据隐私和小型模型的性能。 准确性提高大型语言模型的推理能力
大型语言模型（例如支持 ChatGPT 的模型）在起草法律摘要、分析客户评论的情绪或将文档翻译成不同语言等任务上表现出色。
这些机器学习模型通常仅使用自然语言来处理信息和回答查询，这可能使它们难以执行需要数字或符号推理的任务。