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nlp职业发展,nlp发展前景

大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题就是关于nlp职业发展问题,于是小编就整理了4个相关介绍nlp职业发展的解答,让我们一起看看吧。

  1. 为什么曾亮老师能够成为一名有名的NLP导师?
  2. 随着人工智能的发展,编辑这个行业会不会最终被人工智能取代?
  3. npl是指挥吗?
  4. 结合历次工业革命发展历程,目前AIGC处于什么阶段?ChatGPT是第四次工业革命的开始吗?

什么曾亮老师能够成为一名有名的NLP导师

其实河南信阳曾亮老师也曾是一个普普通通的大学生,一无所有却满怀着希望与憧憬,来到深圳谋求更好的生活。他做过普通职员、做过行政、做过销售、还做过企业策划,但不管他做何种职业,他心中一直充满着一个坚定的信念,那就是他相信生命中总有一个办法可以让普通人的生活过得更好。后来,他遇见了华人优秀的NLP导师李中莹先生,并且很荣幸的成为李中莹先生亲自挑选的第一届NLP导师班成员。这就像是伯牙遇上钟子期,千里马终被伯乐识。从此,他的人生发生了翻天覆地的变化。他变得不再平庸,于是,他开始将他蜕变的方法传授给更多有需要的人。

随着人工智能的发展,编辑这个行业不会最终被人工智能取代?

先说结论:不太可能。重复性的工作会被机器取代,创造性的工作谁也取代不了。

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图片来源网络,侵删)

对于重复性的工作,越是有规律的工作,依赖于大数据的人工智能算法,可以达到很高的准确率,超越普通的人是可以做到的。如果有足够多的领域数据,达到该领域专家水平也是有可能的。

而对与需要创造性的工作,机器永远取代不了。人工智能算法本身是从数据中挖掘出规律来,按照规律预测。而创造性、创新性,交给人工智能不可能实现

编辑通常与文字打交道,对应的是人工智能领域的NLP(自然语言处理)领域。以机器写稿为例,目前的算法,对于短文本的生成相对容易,比如一些诗歌等。但和真正的人比起来,你会发现生成的这些唐诗,会相对生硬。即使不生硬,也基本上是陈词滥调。对于新闻领域,机器写稿更多的是抽取式生成,算法的优势是时效性强。对于一般长文本的生成,对算法要求更高。目前的学术领域:从之前的LSTM,到Attention(注意力机制),再到Transformer,BERT等,即使加上强化学习,基本上生成不了可读性非常高的长文,更别说写一本书很多生成的长文,猛看一眼,感觉一本正经;再细看,发现时胡说八道。对于长文生成,可读性、逻辑性上机器都很难达到,即使将来达到,从新颖性角度而言,也比不过作家。不过这些技术,可以用来***人工写稿,这些胡说八道,可能会给我们带来一定灵感。

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(图片来源网络,侵删)

总之:人工智能的兴起,对人的要求相对提高:如果只是搬砖等重复性工作,有被替代的风险;但对于创新、创造性的编辑工作,机器绝对取代不了。

绝对不会。公文写作和、应用文类写作和具体对策性的文本可能由机器来通过数据分析,以固定的合适输出,然后在细化领域或者具体场景中发挥作用。但是绝大多数需逻辑,情感,推测类编辑文,是必须通过人来完成。因为机器不可能达到以人为“文”,以“闻”为文的地步。

npl是指挥吗?

不是,npl是专业执行师。

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NLP专业执行师(NLP Practioner)又译NLP及格执行师,为完整NLP专训练五部分中最基础的第一部分,此标准由国国际NLP协会IANLP对NLP课程所制定。顾名思义就是专业执行NLP理念技巧的人。它并不是一个职业,而是一个学习过的认证,和大学英语的四六级认证类似。

结合历次工业革命发展历程,目前AIGC处于什么阶段?ChatGPT是第四次工业革命的开始吗?

我认为chatGPT 与AIGC水平、人类社会模型可以简化为以下:

算力与正确率(智力)呈 Power Law 关系:每堆 N 倍的机器/算力/模型大小,它的正确率会上升 x%。

但是不幸的是,劳动市场需求的智力与数量并不成线性关系,它们也呈现了 Power Law 的比例:智力要求每高一个级别,市场的需求量就是原来的 1/x。

例如,

1.公务员一年盖 一百个章,发表10次公文并不需要什么智力,但是公务员队伍只会继续保持规模;

2.但是初级程序员的需求就小了很多,尤其是细分领域很多测试岗和运维岗都消失了;

3.需要最高智力的岗位,由于AIGC的***,比如最近沸沸扬扬的生物分子的科研, 数千个研究岗灰飞烟灭了。

所以两者相乘,可能会有一个很不幸的结果: 算力每增加 N 倍,劳[_a***_]市场上不可被替代的工作就会就成原来的 1/M。而堆机器的 scalability 似乎远高于人类进化的 scalability。

那么基本的趋势就是,99%的传统人员失业正在揭开序幕,尤其是在中小企业。华为,BATJ等大公司能够率先跨入AIGC的大规模应用当中去,大厂员工还能通过AIGC部门能力继续往前走,但是大量的中小企业由于被巨型企业压缩了生存空间,可能的岗位会迅速萎缩。

到此,以上就是小编对于nlp职业发展的问题就介绍到这了,希望介绍关于nlp职业发展的4点解答对大家有用。

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