ChatGPT 能力分析与未来展望

近年来,大语言模型的自然语言处理能力不断提升,尤其近期,聊天生成式预训练模型(ChatGPT)所掌握的“渊博知识”和表现出来的强大对话能力成为举世瞩目的热点话题。ChatGPT语言理解能力的真实水平如何?与专用模型相比,其性能表现谁居上风?它是否能够成为整个自然语言处理领域的通用模型而取代其它模型,甚至使所有自然语言处理问题得到彻底解决呢?为了回答上述问题,本文对ChatGPT在多个自然语言处理任务上的性能表现进行了评估和分析。在此基础上,我们讨论了ChatGPT对自然语言处理领域的影响,并对未来的发展进行了展望。     

从ChatGPT到多模态大模型：现状与未来

2022年底,OpenAI发布的ChatGPT聊天机器人将人工智能对通用自然语言任务的理解与生成能力提升到新的高度,引发各界广泛关注。当前ChatGPT仅支持文本模态的交互,而真实世界的感知则依赖于图像、文本、视频、音频等多个模态的协同处理。如何借鉴人脑的跨模态处理特性,跨越视觉、语言、听觉等不同感官信息实现对真实世界的感知和认知,是提升模型通用感知和交互能力、实现通用人工智能的关键。本文从ChatGPT的核心技术出发,分析ChatGPT在文本单模态限制下所面临的问题,并介绍ChatGPT与多模态分析技术结合的部分代表性工作,最后从多模态预训练、数据—知识双轮驱动等角度对ChatGPT多模态化的未来研究方向进行展望。     

从ChatGPT爆发到GPT技术革命的启示

[目的/意义]文章旨在探讨GPT类技术发展带来的启示，提醒学界和业界关注GPT类技术应用将引发颠覆性变革。[方法/过程]揭示了从ChatGPT到ChatGPT Plus的发展及GPT技术革命的颠覆性特征，讨论了大语言模型的革命性潜力。[结果/结论]在GPT类大语言模型技术的支持下，ChatGPT类应用风靡世界，新技术革命正在发生，将全面影响以教育、科学、文化为核心的智力工作，彻底改变知识生态，开启智能信息处理和信息资源管理之颠覆性变革。     

ChatGPT智能机器人应用的风险与协同治理研究

[目的/意义]作为大型语言模型的杰作,ChatGPT智能机器人的出现暗示着强人工智能时代即将来临。由于ChatGPT功能多样和强智能性等特征使其备受关注,但同时也潜藏应用风险,故而有必要探索治理路径。[方法/过程]文章分析ChatGPT的技术逻辑和特征,论证ChatGPT智能机器人应用的风险类型,并在此基础上构建协同治理的体系。[结果/结论]ChatGPT智能机器人应用的风险主要包括：社会信任机制面临危机、版权规则遭受冲击、个人数据的泄露风险骤升以及真实信息被篡改或滥用。未来法律层面应当完善数据分类分级、数据获取以及数据利用制度;ChatGPT开发者和平台层面应当分别强化审查义务和数据清洗义务;ChatGPT用户层面应当承担声明义务和注意义务,同时提高甄别能力;行业组织层面需要发布技术指南,推进企业事前合规建设。     

跨模态语言大模型：进展及展望

以ChatGPT为代表的对话式语言大模型通过使用超大规模模型参数和海量训练数据,涌现出很强的上下文学习能力和思维链推理能力,在各种自然语言处理任务上取得了显著的进步,被视为颠覆性通用人工智能技术。在纯文本语言大模型突破的基础上,近期显现的重要技术发展趋势是向能够理解和生成语音、图像、图形等其他模态数据的跨模态语言大模型的转变。随着大模型技术的快速发展,跨模态语言大模型逐步拥有了较强的多模态感知以及初步的跨模态认知能力。本文将从多模态感知大模型、跨模态认知大模型、以及分布式智能体系统三种范式综述跨模态语言大模型技术体系的演进过程,并总结相关的评测基准,最后讨论跨模态语言大模型面临的技术挑战及潜在重要研究方向。     

大语言模型时代下的信息检索研究发展趋势

以ChatGPT为代表的大语言模型带来了人工智能技术的新一轮发展浪潮,获得了广泛的社会关注。大语言模型通过大规模无标注数据预训练、指令微调、人类对齐等关键技术途径,学习到了丰富的世界知识,具有较好的文本理解与生成能力,能够有效求解各种复杂任务。这一重要技术进展对于信息检索领域的发展带来了新的机遇。本文从大语言模型对于已有信息检索架构的改进以及现有检索技术如何改进大语言模型两个方面进行阐述,针对相关科学问题的可行技术方法进行了梳理与展望,探讨大语言模型时代下的信息检索发展趋势,旨在推动信息检索领域的科研进步。     

ChatGPT技术解析及通用人工智能发展展望

ChatGPT在全世界范围内掀起了人工智能的科技巨浪。本文根据OpenAI官方公布的信息和已有相关研究工作中涉及的技术,对ChatGPT进行了技术解析,并简述了随着大模型的发展而出现的一系列新技术。进一步,本文论述了开源社区对于大模型技术发展的重要贡献和后续潜力。最后,本文展望以大模型为技术里程碑的通用人工智能发展的未来研究方向。     

应用于信息检索的统计语言模型研究进展

统计语言模型作为一种自然语言处理的工具,已经被证明有能力处理大规模真实文本.而统计语言模型和IR相结合后所形成的SLM-IR模型的提出,是信息检索模型研究上的重大进展.本文介绍了统计语言模型在信息检索领域的基本模型及相关问题,重点分析了Lemur工具箱和标题语言模型的原理及模型,最后从整体上介绍了该领域的国际动态和研究进展情况.     

ChatGPT与因果性

ChatGPT是新一代人工智能技术驱动的自然语言处理模型。文章围绕因果性深入讨论了ChatGPT的因果规则、因果表征与因果解释,通过分析ChatGPT因果认知与学习中的底层逻辑得出以下三个认识：一是ChatGPT将相关性作为其底层因果规则,在深度神经网络、大语言模型与统计分析的驱动下,以概率形式实现了因果性在人工智能中的嵌入。二是通过实现对人类因果认知、因果语言与因果推理能力的模拟,ChatGPT在自然语言的生成中拥有了与人类智能相似的表征。三是依托智能生成的计算因果解释和因果涌现解释两条路径,ChatGPT实现了从符号与信息的输入到“数据知识”的输出,并以一种涌现的方式获得新的能力,实现了人工智能领域的“因果革命”,构建出未来人工智能发展的蓝图。     

统计语言模型分析

语言模型是实现自然语言处理的关键所在,在分析人类语音理解过程的基础上,介绍了统计语言模型,讨论总结了统计语言模型目前所面临的问题,为进一步提高统计语言模型能力提供了思路。     

统计语言模型浅析

随着信息化的迅速发展,智能技术的普及,实现计算机对自然语言和文字处理的需求日益增大,语言处理系统得到迅速发展。目前计算机语言学经验主义的研究办法得出对于自然语言的处理系统其核心是统计语言模型。顾名思义,统计语言模型是借助数学统计的方法对自然语言的内在规律进行描述的数学模型。本文介绍了统计语言模型的定义和分类,以及模型的数学原理。     

ChatGPT探析：AI大型语言模型下学术出版的机遇与挑战

【目的】聚焦大型语言模型(Large Language Models, LLM)的发展表现，针对学术出版行业的特点，分析LLM带来的发展机遇及挑战。【方法】简要介绍LLM的一般原理，以ChatGPT为案例，测试LLM在处理定义性及开放性问答、总结全文并生成摘要、中英文翻译等方面的表现，进而分析LLM的应用功能及优缺点，并结合学术出版工作内容，分析其对学术出版的影响。【结果】LLM的快速发展给学术出版行业带来发展机遇，包括稿件内容改进、审稿流程优化、日常工作增速、知识服务转型、媒体融合提质、多语言传播途径扩展等。同时，也存在AI工具使用程度不易把握、隐性学术不端行为更不易识别、科研伦理问题更加不易发现、现行同行评议制度权威性不易保证、著作权及研究成果分配不易处理等方面的挑战。【结论】学术出版行业要清晰认识自身的核心优势和定位，借AI发展顺势而为，在技术革新的浪潮中更好更快地发展。     

GPT-4对多模态大模型在多模态理解、生成、交互上的启发

对话式聊天机器人ChatGPT以近乎摧枯拉朽的气势席卷社会,拨开了通用人工智能的曙光。ChatGPT的升级版GPT-4是个多模态大模型,它从单调的文本交互,升级为可以接受文本与图像组合的多模态输入,相比传统的单模态大模型,多模态大模型更加符合人类的多渠道感认知方式,能够应对更加复杂丰富的环境、场景和任务。GPT-4表明在多模态大模型中引入基于人类知识的自然语言理解与生成能力能够带来模型在多模态理解、生成、交互能力上的巨大提升。本文将介绍多模态大模型的概念、关键技术、近期进展和应用场景、GPT-4的技术特性,并重点探讨以GPT-4为代表的大语言模型对构建多模态大模型的几点启发。具体而言,将讨论如何充分利用大语言模型的语言能力,在多模态大模型的构建中,借助语言的帮助更好地感知理解世界、创作生成内容、与人和环境交互。     

ChatGPT及生成式人工智能现状及未来发展方向

生成式人工智能是一种能够自主生成内容的人工智能技术,可以应用于文本生成、图像生成等多个领域。近年来,随着预训练技术的发展和计算硬件的提升,生成式人工智能取得了突破性进展,特别是以ChatGPT为代表的生成式对话模型,取得了令人惊艳的效果,开始广泛应用于各行各业。生成式人工智能有广阔的发展前景,本文首先介绍了ChatGPT的研究进展,包括预训练语言模型、上下文学习和基于人类反馈的强化学习三个关键技术,以及ChatGPT对相关人工智能研究的影响。然后对ChatGPT及生成式人工智能在未来的应用发展进行了思考与总结,讨论了目前亟需解决的关键问题,包括更透彻的理解能力、模型轻量化、可控安全的内容生成、知识可持续学习、类脑化认知和可解释性等;希望通过本文的介绍能引起更多的研究人员关注生成式人工智能,进一步推动生成式人工智能的发展与应用。     

ChatGPT技术在生物医药领域的应用潜力与风险

本文系统梳理了ChatGPT的发展历程与现状,分析ChatGPT技术与生物医药领域的耦合情况。从知识创新与模型创新两个维度,划分生物医药领域ChatGPT技术应用的类型,并分析其应用焦点、应用场景和特征;从科学研究与消费终端应用的角度阐述各项ChatGPT技术类型在生物医药领域中的应用价值;剖析各项ChatGPT技术类型在生物医药领域中存在的潜在风险。ChatGPT技术将加快生物医药领域的研究与服务,扩大而非取代研究人员的专业知识。未来应加强微调挖掘型GPT工具与部署型服务设施的建设,推动ChatGPT技术在生物医药领域的有效应用。     

语言大模型的演进与启示

2022年11月,OpenAI推出对话人工智能大模型ChatGPT,展现了令人惊艳的自然语言理解和生成能力,并具备了跨学科、多场景、多用途的通用性,在很多任务上的性能达到了人类专家的水平,引起了产业界和学术界的广泛关注。以ChatGPT为代表的大模型技术实现了人工智能技术从“量变”到“质变”的跨越,有望发展成为人工智能关键基础设施赋能百业,加速推进国民经济的高质量发展。本文首先回顾了大模型技术的演进历程,从技术、应用、生态等多个角度阐述大模型技术引发的新一轮人工智能变革,并指出大模型技术可能带来的风险和挑战,最后给出了我国大模型发展的一些启示与展望。     

基于语言模型的信息检索研究

语言模型是目前信息检索研究的热点,本文对Ponte和Croft在该领域的先驱性工作做了一系列修正及简化改进,并在此基础上对基于语言模型的信息检索的两大框架做了综合比较分析,在从理论上揭示了模型的实质的同时,通过一系列实验验证了简化改进以及平滑方法的效果.     

ChatGPT类人工智能应用对专利工作的影响探讨

ChatGPT是一款会话式大语言模型应用,具备卓越的复杂问题处理能力,成为业界讨论的热点。ChatGPT类人工智能应用会给专利工作带来哪些深远影响？本文以专利工作的申请、审查、授权和分析为基础,从应用和技术的角度初步探究ChatGPT类工具的技术功能、应用实例以及对专利工作全流程的影响。     

计算机辅助语言学习的发展与前景

随着多媒体和因特网的发展,计算机辅助语言学习（CALL）作为现代化教学手段在信息时代的语言学习和交流中越来越重要。CALL的发展经历了从行为模式到交际模式,再到整合模式三个阶段,其发展历史体现了语言学习的时代特征及发展趋势。未来的CALL将以培养学生的电子读写能力为目标,朝着更加智能化的方向发展,使语言学习更具个性化趣味化的特点,为语言学习和研究注入新的活力。     

跨语言信息检索可视化研究

语言的多样性限制了人们利用信息的自由，也影响了信息价值的充分发挥。因此，跨语言信息检索成为当今的研究热点。本文将信息可视化的相关方法和技术应用到跨语言信息检索领域当中，提出了跨语言信息检索可视化模型，并介绍了一个实例——澳门法律信息可视化系统。