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恶意域名相关理论与技术基础概述目录TOC\o"1-3"\h\u7543恶意域名相关理论与技术基础概述 [39]模型应运而生，GPT模型使用了生成式方法训练且采用了新的解码器结构。GPT模型的设计方式使得它在框架整体上看起来更加精简，在使用上也更加通用，文本信息可以通过GPT模型转化为多种结果表示，同时GPT模型的输出可以直连简单结构进行处理，不需要复杂设计，从而为多数文本问题的解决提供了有效工具，在自然语言处理领域的典型任务中均取得惊艳成绩。静态预训练技术的出现加快了自然语言处理的进步，但其本身存在着局限性，即无法解决多义词的问题，但ELMo通过新的文本表示方法解决了原有的问题，同时也提升了文本表达的效果，之后，GPT等预训练模型的提出，极大推进了动态预训练技术的发展，有效提高了解决自然语言处理任务的能力。
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