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自然语言处理（NLP）领域在过去的十年取得了巨大的突破，通过简单的神经网络计算和大规模的训练数据支持，预训练语言模型如BERT、GPT-3等已经具备了强大的通用语言理解、生成和推理能力。斯坦福大学教授Christopher D. Manning最近在一篇论文中回顾了NLP的发展历史，并对基础模型的未来发展进行了分析。他认为，随着NLP的发展，基础模型有望在十年后成为通用人工智能（AGI）。该论文详细介绍了NLP的四个时代，并探讨了深度学习和神经网络在NLP中的应用，特别是Transformer模型的引入。该模型通过注意力机制实现单词表征的计算，能够捕捉到自然语言的各种结构。而GPT-3的发布更是让研究人员惊讶地发现，只需提供一个prompt，模型就可以在没有经过训练的新任务上进行预测。虽然NLP的发展还面临一些挑战，但基础模型的进一步发展和应用有望推动NLP领域向着通用人工智能的方向发展。
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