{"conversations": [{"from": "human", "value": "Com a assistent d'investigaci\u00f3, si us plau, tingueu en compte les peces del meu paper, podeu canviar l'estil, les paraules, per\u00f2 no podeu canviar el contingut."}, {"from": "gpt", "value": "Molt b\u00e9, vinga!"}, {"from": "human", "value": "Abans de l'aparici\u00f3 dels models Bert i GPT, la tecnologia predominant en el camp NLP era un model d'aprenentatge m\u00e9s profund, i l'aprenentatge profunda en el camp NLP, si agregat, es basava en les tecnologies clau seg\u00fcents: un gran nombre de millores al model LSTM i un petit nombre d' millores al model de CNN com a t\u00edpics funcionalitats; un objectiu d' incrementar la profunditat i el volum del model en l' \u00e0rea del codificador i el Comment, i un esfor\u00e7 per incrementar la capacitat del model, tot i que \u00e9s cert que la profunditat del model \u00e9s incrementar, per\u00f2 en termes d'efic\u00e0cia de la soluci\u00f3 espec\u00edfica de la tasca, l'objectiu principal en el camp NLP no \u00e9s gaire correcte o no \u00e9s el m\u00e8tode d'aprenentatge relatiu."}, {"from": "gpt", "value": "Abans que apareixguessin els models Bert i GPT, la tecnologia predominant en el camp de tractament del llenguatge natural era principalment un model d' aprenentatge en profunditat. L' estudi en profunditat en el camp de tractament de llenguatge natural, suportada per aquests estudis en profunditat, basant- se principalment en les seg\u00fcents tecnologies: un gran model millorat de mem\u00f2ria a llarg termini (STM) i un model modest millorat de xarxa neural (CNN) com a t\u00edpic significa d' extracci\u00f3; una seq\u00fc\u00e8ncia a una seq\u00fc\u00e8ncia a una seq\u00fc\u00e8ncia (squence a la seq\u00fc\u00e8ncia, tamb\u00e9 conegut com a codificador- codi) m\u00e9s un mecanisme de focus (al sistema de treball) \u00e9s un entorn complet per a les tasques."}]}