解两者示例的模型将更有可能做出正确

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或者制作数据副本。 一个“看到”并理的预测。 如果用户谈论计算机，他们更有可能指的是数据版本。如果用户正在谈论车祸视频，人工智能系统会假设它可能是定向的。 3. 大型语言模型 大型语言模型 (LLM) 可以理解和生成文本。他们使用深度学习方法与自然语言处理（NLP）相结合，像人类一样进行交谈。 自然语言处理有两个分支： NLU：自然语言理解 NLG：自然语言生成 两者协同工作使人工智能模型能够像人类一样处理语言。

如何？ 他们从数百万个示例中学习，以准确预测短语或句子中的下一个单词。例如，手机上的自动完成功能就是 NLP 的一种。 简化的流程如下所示： 语言模型工作原理的简化过程 图片来源：AssemblyAI Google 的 BERT 是一种更复杂的、基于神经网络的 NLP。然而，训 卡塔尔手机号码列表 练过程涉及一个类似的简单任务，帮助模型学习句子之间的关系： 训练 Google BERT 的简单任务示例 图片来源：谷歌研究 通过训练，BERT 了解到“那个人去了商店。



他买了一加仑牛奶”是一个合乎逻辑的序列。但是“那个人去了商店。企鹅不会飞”事实并非如此。 法学硕士中的“大”是指开发人员使用庞大的数据集来训练它们。这使他们能够翻译、分类、进行情感分析和生成内容。 这就是医疗保健等领域正在迅速实施它们的原因。许多医疗保健法学硕士都使用 BERT 架构： BioBERT：根据生物医学数据预训练的特定领域模型 ClinicalBERT：针对重症监护患者的电子健康记录 (EHR) 进行预训练的特定领域模型 BlueBERT：根据在线数据库 PubMed 的临床记录和摘要进行预训练的特定领域模型 所有这些程序都可以更快、更有效地理解、分类和响应患者的询问。