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第295章 吃饱了（第2页）

统设计进行了全面的阐述。

先，本章通过详细阐述当前大模型技术在内容解析领域的背景，指出

了电力行业生命周期评价的重要性，并强调了研究流程和研究方法。

在这一基础上，本章进一步明

确了项目系统功能设计。

综上所述，本章作为论文的引言部分，为整个研究提供了清晰的研究背

景、目的、意义、内容及方法概述，为后续章节的展开奠定了坚实的基础。

21大语言模型

bsp;是由0penai布的一种大语言模型，能够以问答的形式完成各类任务，包括接受文

字输入，理解自然语言，理解响应并模拟人类对话形式进行输出。

再各个自然语言处理子任务具有

优异的表现。

相比其他大语言模型拥有更丰富的知识，涵盖自然、社会科学、人文历史等多个领

域。

bsp;gpt35的基础上引入了rlhf（ref0rt1earngfr0huanfeedback）

技术，通过将人类的日常对话的语言习惯嵌入模型，并引入价值偏好，使得模型的输出满足人类的

意图。

微调过程分为预训练、监督微调、设计奖励模型和反馈优化。

桑基韬等人根据bsp;的对

话对象和定位将其应用分为四个层次：数据生成器、知识挖掘器、模型调度器和人机交互界面。

在

多模态领域，via1bsp;huggggpt让视觉模型与bsp;协同工作来完成视

觉和语音任务。

除此以外，许多类bsp;的大模型也同样在自然语言处理方面展示出来了较好的效果。

la是应该从7bi11i0n到65bi11i0n参数的语言模型，不需要求助于专有的数据集。

清华大学

提出了一种基于自回归填充的通用语言模型gl在整体基于transf0rr的基础上作出改动，在一

些任务的表现上优于gpt3-175b。

大语言模型，例如gpt系列、la系列、i系列等，在自然语言处理方面取得了显著的

成功，展示了强的性能，但仍面临诸如幻觉、过时的知识、不可追溯的推理过程等挑战。

2020

年，由le91is等人引入的检索增强生成方法，通过整合来自外部数据库的知识，然后再继续回答问

题或生成文本。