对话编程语言模型

自然語言認知和理解是讓電腦把输入的語言变成有意思的符号和关系，然后根据目的再處理。自然語言生成系統则是把計算機數據轉化為自然語言。 自然语言处理要研制表示语言能力和语言应用的模型, 建立计算框架来实现并完善语言模型，并根据语言模型设计各种实用系统及探讨这些系统的评测技术。 自然語言處理大體是從1950年代開始，雖然更早期也有作為。1

基于转换器的生成式预训练模型 基于转换器的生成式预训练模型（英語：generative pre-trained transformers，GPT）是一种大型语言模型（LLM），也是生成式人工智慧的重要框架。首个GPT由OpenAI于2018年推出。GPT模型是基于Transformer模型

Ong发展，对组合性加以特别强调，就是递归的在语法上定义策略。使用博弈语义，上面提及的作者们解决了长期存在的为可计算函数的编程语言定义完全抽象模型的问题。于是，在博弈语义的基础上，产生了为各种编程语言提供了完全抽象的语义模型，以及由此产生了用软件模型检测进行软件验证的新的语义导向的方法。 博弈语义的基础性考虑被Jaakko Hintikka和Gabriel

于2022年12月推出。该程序使用基于GPT-3.5、GPT-4、GPT-4o架构的大型语言模型並以强化学习训练。ChatGPT目前仍以文字方式互動，而除了可以用人類自然對話方式來互動，還可以用于甚為複雜的語言工作，包括自动生成文本、自动问答、自动摘要等多种任务。如：在自动文本生成方面，ChatG

語言是否是领域特定语言的問題難度。 在模型驱动工程中，有許多领域特定语言的例子，像是用斷言說明模型的OCL（英语：Object Constraint Language）、或是领域特定的轉換语言QVT（英语：QVT），不過统一建模语言（UML）反而是通用的建模語言。 有一個類推可以說明超小型語言