一、簡述

????????NLP 和 LLM 技術是大規模分析和生成人類語言的核心。隨著它們的日益普及，區分 LLM 與 NLP 變得越來越重要。

????????NLP 包含一套用于理解、操縱和生成人類語言的算法。自 20 世紀 50 年代誕生以來，NLP 已發展到分析文本關系的階段。它使用詞性標注、命名實體識別和情感分析方法。

? ? ? ? 而以 OpenAI 的 ChatGPT 為例，LLM 利用深度學習對大量文本集進行訓練。雖然它們可以模仿類似人類的文本，但它們對語言細微差別的理解有限。與專注于語言分析的 NLP 不同，LLM 主要生成文本。

二、NLP 中的關鍵技術

????????NLP 可用于從拼寫檢查和自動更正到聊天機器人和語音助手的各種應用。旨在創建能夠生成人類語言的算法。它彌合了數字系統與人類交流之間的鴻溝。這項技術為增強跨行業的數據分析和洞察鋪平了道路。

????????自然語言處理依靠各種過程使計算機能夠產生人類語言：

? ? ? ? 1、解析：該技術將句子分解為語法元素。它簡化了機器的語言結構。它有助于識別詞性、句子限制和句法連接。

? ? ? ? 2、語義分析：超越簡單的單詞識別，掌握單詞的含義和關系。這對于解釋文本、習語和幽默的上下文至關重要。

? ? ? ? 3、語音識別：將口語轉換為書面文本，將音頻轉錄為可讀格式。

? ? ? ? 4、自然語言生成：與語音識別相反，NLG 提供基于計算機數據模仿人類書寫的文本。應用包括報告撰寫、總結和起草信息。

? ? ? ? 5、情感分析：通常用于監控社交媒體和管理品牌聲譽。它評估文本的情感基調并分析客戶反饋和市場趨勢。

? ? ? ? 6、機器翻譯：可以將文本或語音從一種語言轉換為另一種語言。

? ? ? ? 7、命名實體識別：檢測并分類文本中的重要信息，例如個人、地點和組織的名稱。

? ? ? ? 8、文本分類和歸類：為文本分配標簽，以便對大量數據進行排序和管理。這對于組織文檔、電子郵件和在線內容非常有用。

三、大型語言模型 (LLM)

????????大型語言模型 (LLM) 是用于理解和生成類似人類的文本的機器學習模型。它們旨在根據單詞或句子前面的單詞來預測單詞或句子的可能性，從而生成連貫且上下文相關的文本。

????????LLM 是早期 NLP 模型的演變。計算能力、數據可用性和機器學習技術的進步使它們成為可能。這些模型被輸入大量文本數據（通常來自互聯網），它們利用這些數據來學習語言模式、語法、世界事實，甚至實現推理能力。

????????LLM 的主要功能是能夠響應細微的指令并生成與人類書寫的文本難以區分的文本。這使得它們被廣泛用于各種應用中，最突出的是新一代人工智能聊天機器人，它們正在徹底改變人機交互。LLM 的其他應用包括文本摘要、翻譯、編寫原創內容和自動化客戶服務。

四、LLM 與 NLP 五個主要區別

1、范圍

????????NLP 涵蓋了處理人類語言的廣泛模型和技術，而大型語言模型 (LLM) 則代表了該領域內的一種特定類型的模型。然而，從實際角度來看，LLM 在任務多功能性方面與傳統 NLP 技術具有相似的范圍。LLM 已經證明了能夠處理幾乎所有 NLP 任務的能力，從文本分類到機器翻譯再到情感分析，這要歸功于它們對各種數據集的廣泛訓練以及對語言模式的高級理解。

????????LLM 的適應性源于其設計，這使得它們能夠理解和生成類似人類的文本，使其適用于傳統上依賴于專門的 NLP 模型的各種應用。例如，雖然 NLP 使用不同的模型來執行實體識別和摘要等任務，但 LLM 可以使用單個底層模型執行所有這些任務。但是，需要注意的是，雖然 LLM 用途廣泛，但它們并不總是每項 NLP 任務最有效或最有效的選擇，尤其是在需要特定的、狹義的解決方案時。

2、技術

????????NLP 使用各種各樣的技術，從基于規則的方法到機器學習和深度學習方法。這些技術應用于各種任務，例如詞性標注、命名實體識別和語義角色標注等。而LLM主要使用深度學習來學習文本數據中的模式并預測文本序列。它們基于一種稱為 Transformer 的神經網絡架構，該架構使用自注意力機制來衡量句子中不同單詞的重要性。這使它們能夠更好地理解上下文并生成相關文本。

????????LLM 已經取得了顯著的成果，在各種 NLP 任務上的表現通常優于其他類型的模型。它們可以生成與人類相似的文本，這些文本具有上下文相關性、連貫性和創造性。這使得它們被廣泛應用于從聊天機器人和虛擬助手到內容創建和語言翻譯等各種應用。 然而，LLM 并非沒有局限性。它們需要大量數據和巨大的計算能力來訓練。它們還可能容易生成不準確、不安全或有偏見的內容，因為它們會從輸入的數據中學習。如果沒有具體的指導，這些模型就無法理解更廣泛的背景或道德含義。 相比之下，NLP 涵蓋了更廣泛的技術和模型，其中一些可能更適合某些任務或應用。在許多情況下，傳統的 NLP 模型可以比 LLM 更準確地解決自然語言問題，并且計算資源更少。

3、語言任務表現

????????LLM 已經取得了顯著的成果，在各種 NLP 任務上的表現通常優于其他類型的模型。它們可以生成與人類相似的文本，這些文本具有上下文相關性、連貫性和創造性。這使得它們被廣泛應用于從聊天機器人和虛擬助手到內容創建和語言翻譯等各種應用。

????????然而，LLM 并非沒有局限性。它們需要大量數據和巨大的計算能力來訓練。它們還可能容易生成不準確、不安全或有偏見的內容，因為它們會從輸入的數據中學習。如果沒有具體的指導，這些模型就無法理解更廣泛的背景或道德含義。 相比之下，NLP 涵蓋了更廣泛的技術和模型，其中一些可能更適合某些任務或應用。在許多情況下，傳統的 NLP 模型可以比 LLM 更準確地解決自然語言問題，并且計算資源更少。

4、資源需求

????????LLM 需要大量數據和計算資源才能有效運行。這主要是因為 LLM 旨在學習和推斷數據背后的邏輯，這可能是一項復雜且資源密集型的任務。LLM 不僅在海量數據集上進行訓練，而且還具有大量參數，最先進的模型的參數數量達到數十億或數千億。截至撰寫本文時，培訓新的 LLM 非常昂貴，超出了大多數組織的承受能力。

????????大多數 NLP 模型都能夠在與其特定問題領域相關的較小數據集上進行訓練。此外，還有許多 NLP 模型在大型文本數據集上進行了預訓練，開發新模型的研究人員可以利用他們的經驗，使用遷移學習技術。在計算資源方面，簡單的 NLP 模型（例如主題建模或實體提取）所需的資源只是訓練和運行 LLM 所需資源的一小部分。基于神經網絡的復雜模型需要更多的計算資源，但總體而言，與 LLM 相比，它們更便宜，也更容易訓練。

5、適應性

????????LLM 具有很強的適應性，因為它們旨在學習數據背后的邏輯，使其能夠概括和適應新情況或數據集。這種適應性是 LLM 的一項強大功能，因為它使它們即使面對從未見過的數據也能做出準確的預測。 傳統的 NLP 算法通常不太靈活。雖然 NLP 模型可以訓練來理解和處理各種語言和方言，但它們在面對新任務或問題時，甚至在面對未經專門訓練的語言細微差別或文化參考時，可能會舉步維艱。

五、NLP 已經過時了嗎？

????????LLM 擅長利用其廣闊的世界“知識”和創造力來生成新穎的長篇內容，其中可能存在多個正確的解決方案。但許多數據用例尋求的恰恰相反。它們需要從非結構化數據中提取特定的、具體的信息，而且通常只有一個正確答案。

????????除了世界上頂尖公司和較大型的研究機構正在使用 LLM 端到端解決 NLP 問題，許多公司還沒有做到這一點，即使他們的場景可以從 LLM 中受益。其中一些公司正在弄清楚這項技術能做什么，其他人甚至正在構建他們的第一個由 LLM 驅動的解決方案，但許多人已經意識到將這樣的產品投入生產的挑戰。

????????開發人員尚無最佳實踐和既定的設計模式。許多旨在幫助構建 LLM 系統的新工具還不夠強大，無法依賴。在進行多個 LLM 調用時的復雜性和延遲，以及將 LLM 連接到外部工具時的安全性等問題可能會大大減慢開發速度。最后，弄清楚如何評估 LLM 的輸出的困難使得衡量解決方案的價值變得更加困難，因此，一些公司更難證明繼續使用 LLM 解決特定問題的研發工作是合理的。

????????有句俗話叫“沒壞就不要修”，很多公司都有運行良好的 NLP 系統。這些公司沒有動力重新開始使用 Gen AI，如果他們決定嘗試 LLM，他們很可能會先解決全新的問題（也許是傳統方法無法解決的問題）。因此，使用“傳統”NLP 技術的現有解決方案完全過時還需要相當長的時間（如果真的發生的話）。與此同時，這些公司將需要在生產中維護現有的 NLP 系統。這意味著他們仍然需要知道如何調試文本預處理管道、評估 NLP 模型，甚至可能從文本數據中提取新特征的員工，以不斷改進現有系統。