自然语言处理（NLP）与大语言模型（LLM） 主要差异

一、简述

        NLP 和 LLM 技术是大规模分析和生成人类语言的核心。随着它们的日益普及，区分 LLM 与 NLP 变得越来越重要。

        NLP 包含一套用于理解、操纵和生成人类语言的算法。自 20 世纪 50 年代诞生以来，NLP 已发展到分析文本关系的阶段。它使用词性标注、命名实体识别和情感分析方法。

        而以 OpenAI 的 ChatGPT 为例，LLM 利用深度学习对大量文本集进行训练。虽然它们可以模仿类似人类的文本，但它们对语言细微差别的理解有限。与专注于语言分析的 NLP 不同，LLM 主要生成文本。

二、NLP 中的关键技术

        NLP 可用于从拼写检查和自动更正到聊天机器人和语音助手的各种应用。旨在创建能够生成人类语言的算法。它弥合了数字系统与人类交流之间的鸿沟。这项技术为增强跨行业的数据分析和洞察铺平了道路。

        自然语言处理依靠各种过程使计算机能够产生人类语言：

        1、解析：该技术将句子分解为语法元素。它简化了机器的语言结构。它有助于识别词性、句子限制和句法连接。

        2、语义分析：超越简单的单词识别，掌握单词的含义和关系。这对于解释文本、习语和幽默的上下文至关重要。

        3、语音识别：将口语转换为书面文本，将音频转录为可读格式。

        4、自然语言生成：与语音识别相反，NLG 提供基于计算机数据模仿人类书写的文本。应用包括报告撰写、总结和起草信息。

        5、情感分析：通常用于监控社交媒体和管理品牌声誉。它评估文本的情感基调并分析客户反馈和市场趋势。

        6、机器翻译：可以将文本或语音从一种语言转换为另一种语言。

        7、命名实体识别：检测并分类文本中的重要信息，例如个人、地点和组织的名称。

        8、文本分类和归类：为文本分配标签，以便对大量数据进行排序和管理。这对于组织文档、电子邮件和在线内容非常有用。

三、大型语言模型 (LLM)

        大型语言模型 (LLM) 是用于理解和生成类似人类的文本的机器学习模型。它们旨在根据单词或句子前面的单词来预测单词或句子的可能性，从而生成连贯且上下文相关的文本。

        LLM 是早期 NLP 模型的演变。计算能力、数据可用性和机器学习技术的进步使它们成为可能。这些模型被输入大量文本数据（通常来自互联网），它们利用这些数据来学习语言模式、语法、世界事实，甚至实现推理能力。

        LLM 的主要功能是能够响应细微的指令并生成与人类书写的文本难以区分的文本。这使得它们被广泛用于各种应用中，最突出的是新一代人工智能聊天机器人，它们正在彻底改变人机交互。LLM 的其他应用包括文本摘要、翻译、编写原创内容和自动化客户服务。

四、LLM 与 NLP 五个主要区别

1、范围

        NLP 涵盖了处理人类语言的广泛模型和技术，而大型语言模型 (LLM) 则代表了该领域内的一种特定类型的模型。然而，从实际角度来看，LLM 在任务多功能性方面与传统 NLP 技术具有相似的范围。LLM 已经证明了能够处理几乎所有 NLP 任务的能力，从文本分类到机器翻译再到情感分析，这要归功于它们对各种数据集的广泛训练以及对语言模式的高级理解。

        LLM 的适应性源于其设计，这使得它们能够理解和生成类似人类的文本，使其适用于传统上依赖于专门的 NLP 模型的各种应用。例如，虽然 NLP 使用不同的模型来执行实体识别和摘要等任务，但 LLM 可以使用单个底层模型执行所有这些任务。但是，需要注意的是，虽然 LLM 用途广泛，但它们并不总是每项 NLP 任务最有效或最有效的选择，尤其是在需要特定的、狭义的解决方案时。

2、技术

        NLP 使用各种各样的技术，从基于规则的方法到机器学习和深度学习方法。这些技术应用于各种任务，例如词性标注、命名实体识别和语义角色标注等。而LLM主要使用深度学习来学习文本数据中的模式并预测文本序列。它们基于一种称为 Transformer 的神经网络架构，该架构使用自注意力机制来衡量句子中不同单词的重要性。这使它们能够更好地理解上下文并生成相关文本。

        LLM 已经取得了显著的成果，在各种 NLP 任务上的表现通常优于其他类型的模型。它们可以生成与人类相似的文本，这些文本具有上下文相关性、连贯性和创造性。这使得它们被广泛应用于从聊天机器人和虚拟助手到内容创建和语言翻译等各种应用。 然而，LLM 并非没有局限性。它们需要大量数据和巨大的计算能力来训练。它们还可能容易生成不准确、不安全或有偏见的内容，因为它们会从输入的数据中学习。如果没有具体的指导，这些模型就无法理解更广泛的背景或道德含义。 相比之下，NLP 涵盖了更广泛的技术和模型，其中一些可能更适合某些任务或应用。在许多情况下，传统的 NLP 模型可以比 LLM 更准确地解决自然语言问题，并且计算资源更少。

3、语言任务表现

        LLM 已经取得了显著的成果，在各种 NLP 任务上的表现通常优于其他类型的模型。它们可以生成与人类相似的文本，这些文本具有上下文相关性、连贯性和创造性。这使得它们被广泛应用于从聊天机器人和虚拟助手到内容创建和语言翻译等各种应用。

        然而，LLM 并非没有局限性。它们需要大量数据和巨大的计算能力来训练。它们还可能容易生成不准确、不安全或有偏见的内容，因为它们会从输入的数据中学习。如果没有具体的指导，这些模型就无法理解更广泛的背景或道德含义。 相比之下，NLP 涵盖了更广泛的技术和模型，其中一些可能更适合某些任务或应用。在许多情况下，传统的 NLP 模型可以比 LLM 更准确地解决自然语言问题，并且计算资源更少。

4、资源需求

        LLM 需要大量数据和计算资源才能有效运行。这主要是因为 LLM 旨在学习和推断数据背后的逻辑，这可能是一项复杂且资源密集型的任务。LLM 不仅在海量数据集上进行训练，而且还具有大量参数，最先进的模型的参数数量达到数十亿或数千亿。截至撰写本文时，培训新的 LLM 非常昂贵，超出了大多数组织的承受能力。

        大多数 NLP 模型都能够在与其特定问题领域相关的较小数据集上进行训练。此外，还有许多 NLP 模型在大型文本数据集上进行了预训练，开发新模型的研究人员可以利用他们的经验，使用迁移学习技术。在计算资源方面，简单的 NLP 模型（例如主题建模或实体提取）所需的资源只是训练和运行 LLM 所需资源的一小部分。基于神经网络的复杂模型需要更多的计算资源，但总体而言，与 LLM 相比，它们更便宜，也更容易训练。

5、适应性

        LLM 具有很强的适应性，因为它们旨在学习数据背后的逻辑，使其能够概括和适应新情况或数据集。这种适应性是 LLM 的一项强大功能，因为它使它们即使面对从未见过的数据也能做出准确的预测。 传统的 NLP 算法通常不太灵活。虽然 NLP 模型可以训练来理解和处理各种语言和方言，但它们在面对新任务或问题时，甚至在面对未经专门训练的语言细微差别或文化参考时，可能会举步维艰。

五、NLP 已经过时了吗？

        LLM 擅长利用其广阔的世界“知识”和创造力来生成新颖的长篇内容，其中可能存在多个正确的解决方案。但许多数据用例寻求的恰恰相反。它们需要从非结构化数据中提取特定的、具体的信息，而且通常只有一个正确答案。

        除了世界上顶尖公司和较大型的研究机构正在使用 LLM 端到端解决 NLP 问题，许多公司还没有做到这一点，即使他们的场景可以从 LLM 中受益。其中一些公司正在弄清楚这项技术能做什么，其他人甚至正在构建他们的第一个由 LLM 驱动的解决方案，但许多人已经意识到将这样的产品投入生产的挑战。

        开发人员尚无最佳实践和既定的设计模式。许多旨在帮助构建 LLM 系统的新工具还不够强大，无法依赖。在进行多个 LLM 调用时的复杂性和延迟，以及将 LLM 连接到外部工具时的安全性等问题可能会大大减慢开发速度。最后，弄清楚如何评估 LLM 的输出的困难使得衡量解决方案的价值变得更加困难，因此，一些公司更难证明继续使用 LLM 解决特定问题的研发工作是合理的。

        有句俗话叫“没坏就不要修”，很多公司都有运行良好的 NLP 系统。这些公司没有动力重新开始使用 Gen AI，如果他们决定尝试 LLM，他们很可能会先解决全新的问题（也许是传统方法无法解决的问题）。因此，使用“传统”NLP 技术的现有解决方案完全过时还需要相当长的时间（如果真的发生的话）。与此同时，这些公司将需要在生产中维护现有的 NLP 系统。这意味着他们仍然需要知道如何调试文本预处理管道、评估 NLP 模型，甚至可能从文本数据中提取新特征的员工，以不断改进现有系统。