“语言智能”多人谈
宋 柔1 ，李 斌2 ，王宝鑫3 、杨子清3 、伍大勇3 ，李 辰4 ，荀恩东5 ，苏 祺6
1.北京语言大学信息科学学院；2.南京师范大学文学院；3.科大讯飞股份有限公司北京研究院；4.阿里巴巴达摩院；5.北京语言大学信息科学学院/语言资源高精尖创新中心；6.北京大学外国语学院/人工智能研究院
Diverse Views on Language Artificial Intelligence
Song Rou, Li Bin, Wang Baoxin, Yang Ziqing, Wu Dayong, Li Chen, Xun Endong and Su Qi
文章导读 语言学能为大规模语言模型的完善做些什么 宋 柔 （北京语言大学信息科学学院） 虽然大规模语言模型（以下简称“大模型”）的出色表现震动了社会，但是也暴露出了一些根本性的不足，比如：生成的文本会有事实性错误和逻辑谬误；缺少正误判断能力；规模过于庞大，消耗太多的算力；不具备人脑的深度抽象能力和由之而来的创新能力。随着大模型的数据量和参数量不断扩充，这些缺陷会有所改善，但大模型的系统架构决定了不可能完全消除这些不足。
摘要 语言学能为大规模语言模型的完善做些什么 / 宋 柔 李 斌 王宝鑫、杨子清、伍大勇 文本纠错技术发展的三大关键要素 / 李 辰 荀恩东 苏 祺
引用本文:
宋 柔，李 斌，王宝鑫、杨子清、伍大勇，李 辰，荀恩东，苏 祺. “语言智能”多人谈[J]. 语言战略研究, 2023, 8(4): 53-56.
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