目前，预训练语言模型已成为自然语言处理领域的基础模型。研究者可以通过训练大规模语料构建预训练模型，再将其迁移到一系列下游任务上，并实现性能的显著提升。同时Transformer已成为自然语言处理领域最主流网络架构。
目前，预训练语言模型已成为自然语言处理领域的基础模型。研究者可以通过训练大规模语料构建预训练模型，再将其迁移到一系列下游任务上，并实现性能的显著提升。同时Transformer已成为自然语言处理领域最主流网络架构。随着预训练语言模型的规模越来越大，在小样本学习领域的性能显著提升，研究者越来越关注这个领域的发展和变化。
这些现象是否预示着自然语言处理领域和知识图谱领域更为深刻的范式转变?在大模型成为主流的情况下，有哪些新兴研究热点和机会?本章中，青源会自然语言处理和知识图谱方向的学者探讨了这一领域的范式转变情况，并对未来研究方向的发展提出了见解。
来源：青源会，报告节选如下
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