未来NLP是否能真正做到one model for all tasks？

这是一个非常有趣的问题，目前NLP领域正在迅速发展，许多研究人员和公司都在尝试解决这个问题。目前，虽然已经有了一些通用的NLP模型，如GPT系列和BERT等，但是它们仍然需要针对不同的任务进行微调。

一个可能的解决方案是使用更加通用的模型架构，如Transformer，并使用更加丰富的数据集进行训练。此外，还需要进一步研究如何更好地泛化模型，使其能够更好地适应不同的任务。

总之，未来NLP是否能真正做到one model for all tasks？这是一个非常有挑战性的问题，需要更多的研究和实践来解决。

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