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自然语言处理(NLP)是人工智能领域的一个重要分支,它旨在让计算机理解、生成和处理人类语言。自从2018年的GPT(Generative Pre-trained Transformer)模型诞生以来,大语言模型(LLM,Large Language Model)已经成为NLP领域的主要研究方向之一。在这篇文章中,我们将探讨大语言模型如何为数据分析师提供自然语言处理能力,以及它们的核心概念、算法原理、应用场景和未来趋势。
自然语言处理(NLP)是人工智能领域的一个重要分支,它旨在让计算机理解、生成和处理人类语言。自从2018年的GPT(Generative Pre-trained Transformer)模型诞生以来,大语言模型(LLM,Large Language Model)已经成为NLP领域的主要研究方向之一。在这篇文章中,我们将探讨大语言模型如何为数据分析师提供自然语言处理能力,以及它们的核心概念、算法原理、应用场景和未来趋势。
大语言模型(LLM,Large Language Model)是一种基于深度学习的自然语言处理模型,它通过训练大量的文本数据来学习语言的结构和语义。这些模型通常使用Transformer架构,它们的核心是自注意力机制,可以捕捉输入序列中的长距离依赖关系。
自注意力机制是Transf
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