【日积月累】 在自然语言处理领域，LLM的预训练任务有哪些？主要包括掩码语言模型、自编码模型、因果语言模型、自回归模型，以及序列到序列模型和前缀语言模型。掩码语言模型通过将输入文本中的部分token替换为[MASK]并预测其值来训练模型。因果语言模型利用自回归方式预测当前token。序列到序列模型则用于文本摘要和机器翻译。预训练模型广泛应用于文本分类、命名实体识别、文本生成等任务中，尽管其训练需要大量的数据和计算资源。

【日积月累】 LLM是什麼？LLM（大型語言模型）是一種深度學習模型，具有超過1,000億個參數，能夠從大量文本數據中學習單詞和句子之間的關係。它應用於回答問題、翻譯、文本生成等多個領域，如自然語言處理、醫療和軟體開發。LLM提供全天候服務，提升個人化和效率，但也面臨偏見和維護成本的挑戰。

【日积月累】 自然语言处理（NLP）是人工智能领域的关键方向，融合计算机科学和人工智能技术，涉及文本数据转换、预处理、任务类型等。NLP任务包括类别到序列、序列到类别等，预处理包括收集语料库、文本清洗、分词等。NLP在文本纠错、情感分析等多个业务场景有广泛应用，推动人工智能技术发展。