基于大语言模型的智能问答系统设计与实践【系列文章】_基于大模型的智能问答技术

作者：正经夜光杯 | 2024-06-27 17:15:19

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基于大模型的智能问答技术

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基于大语言模型的智能问答系统设计与实践

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基于大语言模型的智能问答系统设计与实践
基于大语言模型的智能问答系统设计与实践

基于大语言模型的智能问答系统设计与实践1

基于大语言模型的智能问答系统设计与实践2

关键词：大语言模型, 智能问答系统, 自然语言处理(NLP), 预训练模型, 微调(Fine-Tuning), Transformer, GPT, BERT, 迁移学习, 参数高效微调, 提示学习(Prompt Learning)

1. 背景介绍

1.1 问题的由来

随着人工智能技术的迅猛发展，智能问答系统在各行各业中得到了广泛应用。无论是智能客服、在线教育，还是智能助手，问答系统都在提升用户体验和服务效率方面发挥着重要作用。然而，传统的问答系统往往依赖于规则和模板，难以应对复杂多变的用户需求，且开发成本高，维护难度大。

近年来，大规模预训练语言模型（Large Language Models, LLMs）的出现，为智能问答系统带来了新的解决方案。这些模型通过在海量文本数据上进行预训练，学习到了丰富的语言知识和常识，能够在少量标注样本的基础上，通过微调（Fine-Tuning）快速适应特定任务，从而显著提升问答系统的性能和灵活性。

1.2 研究现状

目前，基于大语言模型的智能问答系统已经在学术界

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