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字输入，理解自然语言，理解响应并模拟人类对话形式进行输出。再各个自然语言处理子任务具有
优异的表现。相比其他大语言模型拥有更丰富的知识，涵盖自然、社会科学、人文历史等多个领
域。chatgpt 在 gpt35 的基础上引入了 rlhf（rercent learng fro huan feedback）
技术，通过将人类的日常对话的语言习惯嵌入模型，并引入价值偏好，使得模型的输出满足人类的
意图。微调过程分为预训练、监督微调、设计奖励模型和反馈优化。桑基韬等人根据 chatgpt 的对
话对象和定位将其应用分为四个层次：数据生成器、知识挖掘器、模型调度器和人机交互界面。在
多模态领域，visual chatgpt、-react 和 huggggpt 让视觉模型与 chatgpt 协同工作来完成视
觉和语音任务。
除此以外，许多类 chatgpt 的大模型也同样在自然语言处理方面展示出来了较好的效果。
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