Mô hình ngôn ngữ lớn là trí tuệ nhân tạo dựa trên ngôn ngữ tự nhiên nên hiệu suất của nó trong ngôn ngữ khá tốt. Sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn có thể thực hiện xử lý ngôn ngữ như dịch thuật, chuyển đổi âm điệu, đánh bóng, đánh giá ngôn ngữ, mở rộng, đánh bóng, v.v. text Work, đó là một thư ký cá nhân có trình độ hoặc thậm chí xuất sắc. (1) Dịch Dịch giữa các ngôn ngữ khác nhau là một tính năng được hỗ trợ bởi nhiều mô hình ngôn ngữ lớn. So với phần mềm dịch, việc dịch các mô hình ngôn ngữ thường tốt hơn và có thể dịch các ngôn ngữ xác thực hơn theo các kịch bản cụ thể. Vui lòng dịch văn bản sau trong dấu ngoặc kép sang tiếng Trung và hiển thị nó theo giọng điệu trang trọng và thân mật: "Bạn có muốn đặt mua một chiếc gối không?" Trong ví dụ trên, tiếng Anh được dịch sang tiếng Trung Quốc, chúng ta có thể dễ dàng cảm nhận được trang trọng so với trang trọng. giọng điệu không chính thức của kết quả dịch thuật tiếng Trung. Điều tương tự cũng xảy ra với việc dịch giữa các ngôn ngữ khác. Dịch thuật tiếng Trung-Anh là nhu cầu phổ biến nhất của chúng tôi Ví dụ sau đây minh họa việc dịch từ tiếng Trung sang tiếng Anh. Vui lòng dịch văn bản sau trong dấu ngoặc kép sang tiếng Anh, sử dụng cả dạng nói và dạng viết. "Tôi hy vọng bạn có thể đến dự bữa tiệc sinh nhật của tôi."

(2) Điều chỉnh kiểu giọng điệu Trong thế giới thực, giọng điệu và phong cách giao tiếp của chúng ta sẽ rất khác nhau trong các tình huống khác nhau cho cùng một nội dung. Các mô hình ngôn ngữ lớn có thể giúp chúng ta chuyển đổi giữa các kiểu giọng điệu khác nhau này. Ví dụ: chúng ta có thể để mô hình ngôn ngữ lớn tạo email doanh nghiệp chính thức dựa trên nội dung giao tiếp thông tục. Vui lòng viết lại văn bản sau được đặt trong dấu ngoặc kép vào email công việc trang trọng. "Anh Li, yêu cầu đào tạo cụ thể mà anh đề cập tuần trước là gì?" Trong ứng dụng thực tế, chúng ta cũng có thể sử dụng tính năng dịch và điều chỉnh giọng điệu cùng nhau. Ví dụ: trong ví dụ trên, chúng ta có thể yêu cầu email phải bằng tiếng Anh. Vui lòng viết lại đoạn văn bản sau trong dấu ngoặc kép thành một email công việc trang trọng. Vì ngôn ngữ làm việc của công ty ông Li là tiếng Anh nên email phải được hoàn thành bằng tiếng Anh và tuân theo thói quen cũng như định dạng của email tiếng Anh. "Anh Lý, yêu cầu đào tạo cụ thể mà anh đề cập tuần trước là gì?"

(3) Sửa lỗi chính tả và ngữ pháp Trong văn bản hàng ngày, do thiếu kỹ năng viết hoặc bất cẩn nên từ ngữ chúng ta viết ít nhiều có lỗi chính tả hoặc các mô hình ngôn ngữ lớn có thể giúp chúng ta sửa chữa những vấn đề nhỏ như vậy. Vui lòng đọc lại và sửa lại phần văn bản sau được đặt trong dấu ngoặc kép. "Khi Lễ hội mùa xuân đến gần, chúng ta nên tăng cường nhận thức về an toàn trong kỳ nghỉ, phổ biến mạnh mẽ giáo dục về an toàn và ngăn chặn hiệu quả các vấn đề trước khi chúng xảy ra." Các câu hỏi sửa lỗi tiếng Anh là một phần quan trọng của bài kiểm tra tiếng Anh. từ Bài thi tiếng Anh tuyển sinh đại học quốc gia năm 2022 B. Xác minh kỹ năng ngôn ngữ của mô hình ngôn ngữ lớn (trong ví dụ này, kết quả của Wen Xinyiyan không đạt yêu cầu nên đã chuyển sang iFlytek Spark để kiểm tra). Vui lòng đọc lại và sửa lại phần văn bản sau được bao quanh bởi ba dấu phẩy ngược. ``` Tất cả chúng ta đều biết rằng đạp xe là một môn thể thao tuyệt vời. Một bác sĩ nói với tôi rằng những người sống lâu nhất là những vũ công và người đi xe đạp. Có lẽ đó là do sự kết hợp của không khí trong lành, chuyển động nhịp nhàng và tập thể dục. không sử dụng xăng. Vì vậy, chúng không tạo ra carbon dioxide và không gây ô nhiễm không khí. Hãy xem ô tô đã tràn ngập các thành phố của chúng ta như thế nào. Chúng thường chạy ở tốc độ cao, điều này có thể khiến cuộc sống của chúng ta gặp nguy hiểm. Các thành phố của chúng ta cũng sẽ là nơi tốt hơn nếu chúng ta thay thế ô tô. với xe đạp. ``` Trong ảnh chụp màn hình ở trên, kết quả so sánh với câu trả lời tham khảo được đánh dấu bằng các ô. Màu xanh lá cây là nơi phù hợp với câu trả lời tham khảo. Màu đỏ là nơi có câu trả lời tham khảo nhưng không được công nhận. Mô hình ngôn ngữ lớn màu xanh là nơi mô hình ngôn ngữ lớn chưa được công nhận và các câu trả lời tham khảo cho thấy không có vấn đề gì. Nhìn chung tỉ lệ chấm điểm rất tốt, không biết tốt hơn lúc thi đại học bao nhiêu lần. Có nhiều khả năng liên quan đến ngôn ngữ của các mô hình ngôn ngữ lớn, chẳng hạn như đánh bóng bài viết, tóm tắt chủ đề, v.v. Trong các ứng dụng thực tế, bạn có thể thử để mô hình hoàn thành nhiệm vụ và thực hiện các điều chỉnh lặp lại dựa trên kết quả phản hồi của mô hình và cuối cùng cũng đạt được kết quả khả quan.

Cuối cùng, bài viết này về thủ thuật và kỹ thuật mô hình ngôn ngữ lớn (6) - chuyển đổi văn bản kết thúc tại đây. Nếu bạn muốn biết thêm về thủ thuật và kỹ thuật mô hình ngôn ngữ lớn (6) - chuyển đổi văn bản, vui lòng tìm kiếm bài viết CFSDN hoặc tiếp tục duyệt. bài viết, hy vọng bạn sẽ ủng hộ blog của tôi trong tương lai! .