2025年8月11日 星期一
语言战略研究
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“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

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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
语言智能要重视高质量基础数据研发 / 李 斌
认知智能大模型对语言信息处理技术及应用的四大影响 / 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
语言智能技术赋能第二语言智慧教育 / 荀恩东
语言智能加速跨学科融通和人才培养模式革新 / 苏 祺

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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.
Song Rou, Li Bin, Wang Baoxin, Yang Ziqing, Wu Dayong, Li Chen, Xun Endong and Su Qi. Diverse Views on Language Artificial Intelligence. , 2023, 8(4): 53-56.
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