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大语言模型智能体在语言测评中的发展历程与现状
前言
随着深度学习技术的崛起，神经网络开始在自然语言处理领域发挥重要作用。最初的递归神经网络（RNN）及其变种，如长短时记忆网络（LSTM），为语言模型的发展奠定了基础。这些模型可以更好地捕捉语言的时序性和上下文信息，从而在一定程度上提升了语言测评的效果。
大语言模型需要巨大的计算资源进行训练和推理，在面对海量数据时，模型的计算效率和扩展性问题尤为突出。为了确保模型能够实时进行语言测评并满足大规模应用的需求，如何提升计算效率并减少资源消耗，是未来技术创新的核心方向之一。
在语言测评过程中，语义理解与
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