摘要：近年来,随着提示学习方法在自然语言处理领域被提出,其日益受到研究人员广泛关注,它通过将各类下游任务重构成预训练任务的形式,以参数高效和数据高效的方式将大规模预训练模型应用在各类自然语言相关下游任务中.其中以GPT系列为代表的模型通过提示学习在对话生成和多模态图文理解等任务上取得了巨大的成功.然而,这类模型及方法还不能解决视觉中的稠密任务.受此启发,一些研究人员逐渐将提示学习广泛应用到视觉相关的各类任务当中,如图像识别、目标检测、图像分割、领域适应、持续学习等.由于目前还没有提示学习应用在视觉相关领域中的综述,本文将对视觉单模态领域以及视觉语言多模态领域的提示学习方法展开全面论述和分析.作为回顾,我们首先简要介绍自然语言处理领域的预训练模型,并对提示学习的基本概念、下游应用形式以及提示模板类型进行阐述和分类.其次,我们分别介绍视觉单模态领域以及视觉语言多模态领域里提示学习方法适配的预训练模型和任务.再次,我们分别介绍视觉单模态领域以及视觉语言多模态领域的提示学习方法.在自然语言处理领域,提示学习方法以继承预训练形式实现多任务统一为主要目的;与此不同,在视觉相关领域,提示学习方法侧重于面向特定下游任务进行设计.为此,我们将从方法设计上进行简单分类,然后从应用任务角度详细介绍视觉单模态提示学习和视觉语言多模态提示学习方法.最后,我们对比分析了自然语言处理领域和视觉相关领域提示学习研究的进展,并对未来研究路线给出了展望。

摘要：以ChatGPT为代表的大规模预训练模型引发了AI的新一轮技术革命,可能成为新型信息产业的关键能力底座,对电信运营商数字化转型战略带来重大影响。本文从人工智能大模型发展现状、核心要素、技术趋势和关键影响进行分析,结合电信运营商策略动向,通过SWOT分析,提出了电信运营商在人才、技术、数据和商业模式等方面面临的问题,并提出加强自主技术攻关研发、推进大模型生态合作等应对策略建议。