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语义掌握：通过高级自然语言理解增强法学硕士
大型语言模型（LLM）极大地提高了执行 NLP 任务的能力。然而，更深入的语义理解、上下文连贯性和更微妙的推理仍然很难获得。本文讨论了通过更先进的 NLU 技术（例如语义解析、知识整合和上下文强化学习）推进法学硕士发展的最先进方法。我们分析了结构化知识图、检索增强生成（RAG）以及将模型与人类理解水平相匹配的微调策略的使用。此外，我们解决...
来源:Apple机器学习研究大型语言模型（LLM）极大地提高了执行 NLP 任务的能力。然而，更深入的语义理解、上下文连贯性和更微妙的推理仍然很难获得。本文讨论了通过更先进的 NLU 技术（例如语义解析、知识整合和上下文强化学习）推进法学硕士发展的最先进方法。我们分析了结构化知识图、检索增强生成（RAG）以及将模型与人类理解水平相匹配的微调策略的使用。此外，我们还解决了基于 Transformer 的架构、对比学习和混合符号神经方法的结合，这些方法解决了执行复杂 NLP 任务（例如问答文本摘要和对话生成）时涉及的幻觉、歧义和事实视角不一致等问题。我们的研究结果表明了语义精度对于增强人工智能驱动的语言系统的重要性，并提出了未来的研究方向，以弥合统计语言模型和真正的自然语言理解之间的差距。