自然语言处理｜让AI更聪明：如何用百科知识喂饱语言模型在自然语言处理（NLP）领域，语言模型的发展经历了从简单统计模型到复杂深度学习模型的演变历程。早期的 N-gram 模型仅能基于局部上下文预测单词，而如今的预训练语言模型，如 GPT 系列、BERT 等，凭借大规模语料和深度神经网络，在文本生成、问答系统、机器翻译等任务中取得了显著成果。这些模型通过自监督学习从海量文本中提取语言规律，展现出强大的泛化能力。然而，尽管它们在通用语言理解和生成方面表现出色，但在处理需要特定领域知识或详细背景信息的任务时，往往暴露出局限性。例如，当用户询问某种罕见疾病（如系统性