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Google在大预言模型的工作

Google在大预言模型的工作主要有以下三个方面：

研究和开发大型预测模型

Google致力于开发大型预言模型，其目的是提高自然语言处理（NLP）任务的准确性和自然程度。Google的团队使用巨大的语料库和先进技术，如自回归模型、变压缩模型和流模型，不断优化其大型预测模型。其中最著名的是2020年发布的大规模深度学习语言模型BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）。

构建大规模数据集

Google的团队还致力于构建大规模的NLP数据集，以帮助训练和评估大型预测模型。这些数据集包括自然语言问答数据集SQuAD（Stanford Question Answering Dataset）和超过十万个人类类比推理问题的Winograd Schema Challenge数据集。Google还开源了一些用于构建和使用NLP数据集的工具和库，如TensorFlow数据集和Colaboratory。

应用大预言模型于实际问题

Google的团队还将大预言模型应用于现实世界的问题中。例如，在Google助手、谷歌搜索、AdWords和YouTube等产品中使用了自然语言处理技术。Google还开源了一些基于大型预言模型的NLP工具和框架，如TensorFlow对话模型和Transformer Library。

上述工作使得Google在NLP领域领先于其他公司和组织，其大型预测模型的性能和应用已经改变了人们对自然语言处理的认识和期望。