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原标题：今日arXiv最热大模型论文：大模型都能怎么用？中南大学最新综述：大模型时代的自然语言
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关键字：任务,模型,参数,自然语言,范式文章来源：夕小瑶科技说
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夕小瑶科技说 原创作者 | Axe_越还记得2022年末ChatGPT
的横空出世，带来了整个NLP乃至AI领域的震动，随后如LLaMA、ChatGLM、Qwen等类ChatGPT大模型（LLM）开始如雨后春笋般涌现，这些先进的模型不仅展示了在零样本学习中的出色表现，还在多种NLP任务中展示了其强大的能力，例如文本摘要、机器翻译、信息提取和情感分析等，使得多种NLP任务得以在单一模型中得到解决。
那种勃勃生机，万物竞发的境界，犹在眼前。
一年多时间过去，尽管LLMs在NLP任务中的应用已经取得了诸多成果，但关于它们的系统性研究和未来潜力的探索仍处于初级阶段。本文旨在通过详细分析LLMs在NLP中的应用现状，探讨它们当前的进展、面临的挑战以及未来的发展方向。通过引入新的分类体系，包括参数冻结范式和参数微调范式，本研究提供了一个统一的视角来理解LLMs在NLP任务中的应用，并探讨了新的研究前沿和挑战，旨在激发未来的突破性进展。
论文标题:Large Language Models Meet NLP – A Survey
论文链接:https://arxiv.org/pdf/2405.1281原文链接：今日arXiv最热大模型论文：大模型都能怎么用？中南大学最新综述：大模型时代的自然语言处理
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文章来源：夕小瑶科技说
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作者简介：专业、有趣、深度价值导向的科技媒体。聚集30万AI工程师、研究员，覆盖500多家海内外机构投资人，互联网大厂中高管和AI公司创始人。一线作者来自清北、国内外顶级AI实验室和大厂，兼备敏锐的行业嗅觉和洞察深度。商务合作：zym5189
