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、MM-ReAct 和 PT 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。

LLaMA 是应该从 7billion 到 65billion 参数的语言模型，不需要求助于专有的数据集。清华大学

提出了一种基于自回归填充的通用语言模型 GLM 在整体基于 transformer 的基础上作出改动，在一

些任务的表现上优于 GPT3-175B。

大语言模型，例如 GPT 系列、LLama 系列、Gemini 系列等，在自然语言处理方面取得了显着的

成功，展示了超强的性能，但仍面临诸如幻觉、过时的知识、不可追溯的推理过程等挑战。2020

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年，由 Lewis 等人引入的检索增强生成方法，通过整合来自外部数据库的知识，然后再继续回答问

题或生成文本。这个过程不仅为后续阶段提供信息，而且确保响应是基于检测到的证据的，从而显

着提高输出的准确性和相关性。在推理阶段从外部知识库动态检索信息使 RAG 能够解决诸如生成幻

觉等问题。RAG 与 LLM 的集成得到了迅速的应用，提高了自然语言处理任务的性能，并且使得模型

能够更好地利用外部知识和背景信息。

自 2020 年起，全球大语言模型在自然语言处理、计算机视觉、语音识别、推荐系统等领域表

现出卓越技术优势，市场规模持续增长，预计到 2028 年将达到 1095 亿美元。国外大模型产品研发

在 2021 年进入高速发展期，谷歌、OpenAI、英伟达、微软等公司都推出了自主研发的大模型，截

至 2023 年 7 月底，国外已发布了 138 个大模型。我国大模型发展迅速，与国际前沿保持同步，百

度、腾讯、清华大学、北京航空航天大学等单位都推出了自己的大模型，截至 2023 年七月底，我

国已发布 130 个大模型。

2.2 知识抽取

知识抽取主要分为命名实体识别和关系抽取两方面。命名实体识别（NER）任务，旨在识别与

特定语义实体类型相关联的文本跨度。该任务最早于 1991 年由 Rau 等人提出。随着信息理解、人

工智能等领域的顶级会议对 NER 任务的评测，其定义逐渐细化和完善，并逐渐成为自然语言处理

（NLP）领域的重要组成部分。然而，不同领域对实体类型的定义存在差异，因此 NER 模型的构建

取决于特定领域任务需求，通常涵盖人物信息、地点信息和组织机构信息等。对于英语、法语、西

班牙语等外语文本，通常采用单词作为基本单位，因此基于这些语言的 NER 模型主要关注单词本身

的语义特征和上下文信息。然而，中文语料文本通常由字符构成，需要考虑字符的语义信息和词汇。

特征，同时引入其他表征信息来提升模型性能，如中文分词（C