该项目展示了语言任务的技术方法的多样性
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我只是想说，在不忽视过去的情况下，我们 塞浦路斯电报数据 须适应并拥抱未来。当谈到文本分析和文档智能时，未来就是现在，这就是法学硕士。让我们开始吧！
请注意
LLM 的演进可以追溯到 2013 年左右的早期语言模型，如 Word2Vec 和 GloVe。然而，真正的突破出现在 2017 年，谷歌发表了《Attention Is All You Need》这篇论文，向世界介绍了注意力机制、Transformer 架构，为 BERT（来自 Transformer 的双向编码器表示）、GPT（生成式预训练 Transformer）或 T5（文本到文本传输 Transformer）等预训练语言模型的出现铺平了道路。
NLP 时间线的历史
由于 LLM 是在大量多样化文本上进行训练的，因此它们能够学习人类语言中有意义的模式、细微差别和复杂性。在某种程度上，我们基本上教会了这些模型如何阅读和理解世界上所有主要语言！
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