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 2018 | [自动机器翻译](https://arxiv.org/abs/1803.05567) (汉译英)
 2020 | [图像字幕](https://arxiv.org/abs/2009.13682)
 
-在过去几年中，我们见证了大型语言模型的巨大成功，如 BERT 和 GPT-3。这主要归功于有大量可用的通用文本数据，使我们可以训练模型来捕捉文本的结构和含义，在通用文本集合上对它们进行预训练，然后针对更具体的任务对这些模型进行专门化。我们将在本课程的后半部分学习更多有关 [自然语言处理]（.../5-NLP/README.md）的内容。
+在过去几年中，我们见证了大型语言模型的巨大成功，如 BERT 和 GPT-3。这主要归功于有大量可用的通用文本数据，使我们可以训练模型来捕捉文本的结构和含义，在通用文本集合上对它们进行预训练，然后针对更具体的任务对这些模型进行专门化。我们将在本课程的后半部分学习更多有关 [自然语言处理](../5-NLP/README.md)的内容。
 
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