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第274章 讲座（第4页）

些任务的表现上优于

gpt3-175b。

大语言模型，例如

gpt

系列、llama

系列、gemini

系列等，在自然语言处理方面取得了显着的

成功，展示了超强的性能，但仍面临诸如幻觉、过时的知识、不可追溯的推理过程等挑战。2020

年，由

lewis

等人引入的检索增强生成方法，通过整合来自外部数据库的知识，然后再继续回答问

题或生成文本。这个过程不仅为后续阶段提供信息，而且确保响应是基于检测到的证据的，从而显

着提高输出的准确性和相关性。在推理阶段从外部知识库动态检索信息使

rag

能够解决诸如生成幻

觉等问题。rag

与

llm

的集成得到了迅速的应用，提高了自然语言处理任务的性能，并且使得模型

能够更好地利用外部知识和背景信息。

自

2020

年起，全球大语言模型在自然语言处理、计算机视觉、语音识别、推荐系统等领域表

现出卓越技术优势，市场规模持续增长，预计到

2028

年将达到

1095

亿美元。国外大模型产品研发

在

2021

年进入高速发展期，谷歌、openai、英伟达、微软等公司都推出了自主研发的大模型，截

至

2023

年

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