大型语言模型遇上自然语言处理：综述

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虽然像ChatGPT这样的大型语言模型（LLMs）在自然语言处理（NLP）任务中表现出令人印象深刻的能力，但对其在这一领域潜力的系统性研究仍然较少。本研究旨在填补这一空白，探索以下问题： （1）LLMs目前在文献中如何应用于NLP任务？（2）传统的NLP任务是否已经被LLMs解决？（3）LLMs在NLP中的未来是什么？ 为了解答这些问题，我们首先提供了一个关于LLMs在NLP中全面概述的第一步。具体来说，我们首先介绍了一个统一的分类，包括 （1）参数冻结应用和（2）参数微调应用 ，以提供一个统一的视角来理解LLMs在NLP中的当前进展。此外，我们总结了新的前沿领域及相关挑战，旨在激发进一步的突破性进展。我们希望这项工作能为LLMs在NLP中的潜力和局限性提供宝贵的见解，同时也作为构建有效的LLMs在NLP中的实用指南。 https://www.zhuanzhi.ai/paper/dfed0a825a24547174f1a ………………………………