如何保证数字克隆人或数字分身的自然语言处理能力流畅交流？

自然语言处理（NLP）就是研究如何让计算机读懂人类语言，即将人的自然语言转换为计算机可以阅读的指令。其实对于基础的NLP任务来说，大致分成了两个部分，其一是自然语言理解部分 ( NLU, Natural Language Understanding），其二是自然语言生成部分 (NLG, Natural Language Generation)。而其中在NLU的任务当中，具体数量明显是要比NLG多的。

自然语言处理的相关技术，已经有非常多年的历史。从简单的指令识别，到今天的自然交流，经历了漫长的技术演变过程。

如果希望与数字克隆人活数字分身自然交流，那么现在风靡世界的ChatGPT就必须被提起。

大模型这个词被更多人所认识与关注，就是因为这款应用的发布。

大型语言模型，也称大语言模型、大模型（Large Language Model，LLM；Large Language Models，LLMs)。

大语言模型是一种深度学习模型，特别是属于自然语言处理（NLP）的领域，一般是指包含数干亿（或更多）参数的语言模型，这些参数是在大量文本数据上训练的，例如模型GPT-3，PaLM，LLaMA等，大语言模型的目的是理解和生成自然语言，通过学习大量的文本数据来预测下一个词或生成与给定文本相关的内容。

大语言模型的出现，大幅度提升了计算机自然语言处理的能力。

从早期只能通过关键词匹配数据库的预设内容，到现在的无限制交流。

所以如果想让你的数字克隆人或数字分身拥有自然语言交流能力，那就需要使用一款大预言模型作为数字人的大脑。

再有就是流畅度，因为大预言模型使用海量数据，海量参数进行驱动，很难被消费级显卡带动并流畅运行。

那么就只有两个选择，

第一，使用公开的大模型服务，如百度的文心一言，阿里的通意千问，讯飞的星火认知等等。

另一个选择就是自己准备服务器，使用开源大预言模型，其中Meta的LLaMA，国产清华的 chatGLM-6B 都是不错的选择。

提酒映画的数字克隆人与数字分身服务也在快速成长，愈发成熟，欢迎大家下载体验。