人工智能大模型原理与应用实战：大规模模型在自动摘要中的应用

人工智能大模型原理与应用实战：大规模模型在自动摘要中的应用

关键词： 人工智能，大模型，自动摘要，Transformer，预训练，微调，自然语言处理

1. 背景介绍

随着互联网和信息技术的飞速发展，我们每天都面临着海量信息的冲击。如何从这些信息中快速获取关键内容，成为了一个亟待解决的问题。自动摘要技术应运而生，它能够自动地从文本中提取出最重要的信息，生成简洁、准确的摘要，极大地提高了信息获取的效率。

近年来，随着深度学习技术的突破，特别是大规模预训练语言模型的出现，自动摘要技术取得了显著的进展。这些模型，例如 BERT、GPT 等，在海量文本数据上进行预训练，学习到了丰富的语言知识和语义信息，能够生成更加流畅、准确的摘要。

本文将深入探讨大规模预训练语言模型在自动摘要中的应用，从原理、算法到实战，全面解析这一技术的最新进展和未来趋势。

2. 核心概念与联系

2.1 自动摘要的类型

自动摘要主要分为两类：

• 抽取式摘要 (Extractive Summarization): 从原文中抽取关键句子或短语，组合成摘要。
• 生成式摘要 (Abstrac