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2024-01-18 00:13

【文章推荐】对于领域任务:大语言模型、NLP建模、Agents适用场景探讨 国内NLP领域观察到小规模参数模型在特定任务中可能展现更优效果。尽管大模型通常表现强劲，但在实际应用场景中需针对不同模型进行验证测试，凸显了准备充分的验证测试集的重要性。尽管大模型能力日益增强，但在对实时性和准确性要求更高的场景下，构建针对特定问题的NLP模型并采用特定数据训练仍是关键策略之一，如量化投资中的舆情因子建模。OpenAI计划于1月5日推出GPT Store，以支持开发者定制基于ChatGPT的Agents，预示着未来各行各业或将广泛应用Agents解决复杂问题。然而，对于长链路问题，大模型尚无有效解决方案，短期内Agents主要以提升效率为主。此外，探讨表明，即便大语言模型如ChatGPT能够概括大量知识，仍无法独立解决所有领域问题，并强调原典阅读和领域专业知识的不可替代性。同时，研究发现通过少量高质量数据对大模型进行微调可取得良好效果，但大规模数据优化非线性提升难度较大，提倡系统性方案如Self-Instruct来训练领域大模型。最后，展望基于Agents的领域解决方案，认为其具备重要发展潜力。 文章地址: [对于领域任务:大语言模型、NLP建模、Agents适用场景探讨](https://mp.weixin.qq.com/s/gOozuZzpz3HpkDYKHo2L_Q "对于领域任务:大语言模型、NLP建模、Agents适用场景探讨") #Agent# #文章推荐#

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