Modulbewertung

Um Text in natürlicher Sprache zu verarbeiten und zu erzeugen, indem sie aus einer riesigen Menge von Textdaten lernen, um Muster und Regeln der Sprache zu ermitteln.

Um Anthropomorphismus zu zeigen und Emotionen zu verstehen.

Um Sprache und Fakten zu verstehen.

Herkömmliche NLP verwendet viele Terabyte von nicht bezeichneten Daten im Foundation-Modell, während LLMs eine Reihe von bezeichneten Daten bereitstellen, um das Machine-Learning-Modell zu trainieren.

Traditionelle NLP ist für bestimmte Anwendungsfälle hoch optimiert, während LLMs in natürlicher Sprache beschreiben, was das Modell tun soll.

Herkömmliche NLP erfordert ein Modell pro Funktion, während LLMs für viele Anwendungsfälle in natürlicher Sprache ein einzelnes Modell verwenden.

Um Text auf eine Weise darzustellen, die für Computer sinnvoll ist, ohne ihren Kontext zu verlieren, damit Algorithmen leichter Muster identifizieren können.

So generieren Sie Text auf Buchstaben-nach-Buchstaben-Basis.

So stellen Sie allgemeine Wörter mit einem einzelnen Token dar.