摘要：隨著人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展，自然語言處理（NLP）作為其重要分支，日益受到廣泛關(guān)注。大模型作為深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的核心技術(shù)，在NLP中的應(yīng)用已正成為研究熱點(diǎn)。該文旨在探討大模型在NLP中的應(yīng)用方法，分析其優(yōu)勢與挑戰(zhàn)，為相關(guān)領(lǐng)域研究提供有價(jià)值的參考。

關(guān)鍵詞：大模型；自然語言處理；應(yīng)用方法

doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2024.10.041

中圖分類號(hào)：G 623 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編碼：1672-7274（2024）10-0-03

Research on Application Methods of Large Models in Natural Language Processing

Abstract： With the rapid development of artificial intelligence technology， natural language processing （NLP）， as an important branch， is receiving increasing attention. Large models， as a core technology in the field of deep learning， have become a research hotspot in NLP applications. This paper aims to explore the application methods of large models in NLP， analyze their advantages and challenges， and provide valuable references for related research fields.

Keywords： large models; natural language processing; application methods

0 引言

自然語言處理（NLP）是計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能和語言學(xué)的交叉學(xué)科，旨在讓計(jì)算機(jī)能夠理解、解釋和生成人類語言。從20世紀(jì)50年代起，NLP技術(shù)經(jīng)歷了從基于規(guī)則的方法到統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法，再到深度學(xué)習(xí)方法的發(fā)展過程，其應(yīng)用領(lǐng)域也日益廣泛[1]。近年來，隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展，特別是Transformer模型的提出，AI大模型在自然語言處理領(lǐng)域的應(yīng)用逐漸受到關(guān)注，這些大模型采用了深層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，具有強(qiáng)大的學(xué)習(xí)和處理能力，可以在文本分類、情感分析、機(jī)器翻譯、問答系統(tǒng)、語義理解、實(shí)體識(shí)別等多項(xiàng)NLP任務(wù)中表現(xiàn)出色。例如，OpenAI的GPT系列模型、Google的BERT系列模型以及微軟的Turing-NLG等，這些大型預(yù)訓(xùn)練模型在各種NLP任務(wù)中都取得了顯著的性能提升[2]。大模型的應(yīng)用不僅提升了自然語言處理的性能，還有望重新定義NLP的研究和應(yīng)用。此外，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、自注意力機(jī)制等深度學(xué)習(xí)技術(shù)也在大模型的訓(xùn)練中發(fā)揮著關(guān)鍵作用，進(jìn)一步推動(dòng)了大模型在自然語言處理領(lǐng)域的發(fā)展。

1 大模型的基本概念與特點(diǎn)

大模型，顧名思義，是指模型參數(shù)規(guī)模龐大的深度學(xué)習(xí)模型，這些模型通常具有更強(qiáng)的表示能力和學(xué)習(xí)能力，能夠處理更為復(fù)雜的數(shù)據(jù)和任務(wù)[3]。大模型的特點(diǎn)主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：首先，其參數(shù)規(guī)模龐大，這使得模型能夠?qū)W習(xí)到更為豐富和細(xì)致的數(shù)據(jù)特征；其次，大模型通常需要海量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)來支撐其學(xué)習(xí)過程，通過大量的數(shù)據(jù)來優(yōu)化模型參數(shù)，從而提升其性能；再者，由于模型復(fù)雜度和數(shù)據(jù)量的增加，大模型對(duì)計(jì)算資源的需求也相應(yīng)提高，通常需要強(qiáng)大的硬件支持和高效的算法優(yōu)化來保障其訓(xùn)練和推理過程的高效進(jìn)行[4]。最后，大模型還展現(xiàn)出強(qiáng)大的泛化能力，能夠處理未見過的數(shù)據(jù)并做出準(zhǔn)確的預(yù)測。這種能力使得大模型在自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺、語音識(shí)別和推薦系統(tǒng)等多個(gè)領(lǐng)域展現(xiàn)出卓越的性能和廣泛的應(yīng)用前景。

2 大模型的研究及應(yīng)用現(xiàn)狀

大模型是集合了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等技術(shù)后誕生的一種人工智能應(yīng)用，它通過海量數(shù)據(jù)的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)，提升自然語言處理能力，旨在模擬人類語言，實(shí)現(xiàn)智能文本交互的嶄新境界，以達(dá)到“模擬人類文字語言”的效果[5]。

2022年11月30日，由OpenAI公司推出的ChatGPT機(jī)器人拉開了人工智能大模型應(yīng)用的帷幕，其使用訓(xùn)練成熟的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為使用者提供足以應(yīng)對(duì)相對(duì)復(fù)雜的對(duì)話，展現(xiàn)了人工智能大模型在自然語言處理中的應(yīng)用潛力[6]。而ChatGPT的成功仿佛開啟了一扇大模型自然語言生成的大門，在國內(nèi)外人工智能領(lǐng)域掀起了一股大模型的浪潮，繼ChatGPT之后，Gemini、Copilot、LLaMA、SAM、SORA、文心一言等大模型自然語言處理人工智能應(yīng)用上架，展現(xiàn)了大模型在文本信息處理、機(jī)器翻譯、問答系統(tǒng)、文本分類及情感分析等自然語言處理與生成領(lǐng)域的應(yīng)用能力。

3 人工智能大模型自然語言處理與生成

的算法邏輯

人工智能大模型指的是參數(shù)規(guī)模大、算法復(fù)雜程度高的學(xué)習(xí)模型，雖然其和一般人工智能模型存在明顯差異，但其構(gòu)成仍然沒有脫離算法、數(shù)據(jù)、算力的基本構(gòu)成。通常我們將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)超過百萬級(jí)的人工智能學(xué)習(xí)模型稱作人工智能大模型，這些人工智能學(xué)習(xí)模型是建立在可靠的硬件和龐大的數(shù)據(jù)訓(xùn)練基礎(chǔ)之上，這既是大模型的基礎(chǔ)也是大模型的特征[7]。

人工智能大模型的概念可以簡單地視作大數(shù)據(jù)的進(jìn)一步發(fā)展，而大模型建立的流程也與此有關(guān)。首先，人工智能大模型能夠高效處理自然語言的原因就在于其經(jīng)過了龐大的數(shù)據(jù)訓(xùn)練，學(xué)習(xí)了百萬次甚至千億次同一行為在同一情境下可能存在的不同表現(xiàn)，形成了所謂的“學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)”；其次，基于算法邏輯，人工智能掌握了從“學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)”中進(jìn)行判斷的能力，能夠從龐大的數(shù)據(jù)流中選擇出最符合關(guān)鍵特征的信息并展示給使用者，產(chǎn)生人機(jī)協(xié)同的效果；最后，基于搭載的復(fù)雜算法，人工智能經(jīng)過訓(xùn)練后能夠“模擬人類思維”，具體來說就是能夠捕捉到更為復(fù)雜的自然語言表達(dá)形式，使呈現(xiàn)在使用者面前的信息更加精細(xì)、生動(dòng)、符合用戶預(yù)期。

從中不難發(fā)現(xiàn)，人工智能大模型在處理自然語言時(shí)的算法邏輯與人類學(xué)習(xí)類似，通過不斷地汲取知識(shí)（獲取數(shù)據(jù)）了解各類事件發(fā)生的概率，從而掌握概率學(xué)判斷技能（能夠從現(xiàn)有數(shù)據(jù)中推斷出最高概率發(fā)生的事件），從而服務(wù)于使用者。

同時(shí)在大語言模型中還存在著一種名為“涌現(xiàn)效應(yīng)”的概念，其便是語言文字類大模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)規(guī)模龐大到一定程度后便會(huì)在人工智能上展現(xiàn)的一種思維邏輯推理的能力，表現(xiàn)為人工智能對(duì)語言文字的理解能力、生成能力、邏輯推理能力顯著提升，對(duì)外可表現(xiàn)為在自然語言表達(dá)上產(chǎn)生類“人”特征，讓人難以分辨交流對(duì)象是否為人工智能，因此涌現(xiàn)效應(yīng)也被視為人工智能大模型訓(xùn)練成熟的特征之一。如OpenAI公司的ChatGPT就是一個(gè)具備涌現(xiàn)效應(yīng)的大模型，其已成熟至能夠在文本文字與語言文字之間自由轉(zhuǎn)化，其性能代表著大模型在自然語言處理領(lǐng)域中的一個(gè)巔峰。

4 人工智能大模型在自然語言處理領(lǐng)域

中的應(yīng)用方法

大模型在自然語言處理領(lǐng)域具有廣泛應(yīng)用，具體又可分為文本分類、實(shí)體命名與識(shí)別、情感分析和機(jī)器翻譯4種具體應(yīng)用，其中文本分類是文本信息處理的基礎(chǔ)，也是大模型能夠生成自然語言的依據(jù)。

4.1 文本分類

文本分類是大模型自然語言生成的基礎(chǔ)，也是大模型在自然語言處理領(lǐng)域的基礎(chǔ)應(yīng)用，其他人工智能大模型應(yīng)用大多需要以文本分類為底層邏輯，如下文將提到的實(shí)體命名與識(shí)別、情感分析、機(jī)器翻譯等，均屬于人工智能自然語言大模型文本分類功能的延伸。當(dāng)前注冊用戶和活躍用戶最多的ChatGPT就是典型的文本信息處理大模型，其經(jīng)過規(guī)模龐大的預(yù)訓(xùn)練后已經(jīng)足以應(yīng)對(duì)絕大多數(shù)對(duì)話情景、甚至能夠根據(jù)聊天內(nèi)容的上下文大概率預(yù)測出用戶即將提交的對(duì)話內(nèi)容并做出應(yīng)答或搶答，使用戶在使用過程中產(chǎn)生“對(duì)面是一個(gè)人類”的錯(cuò)覺，這與ChatGPT的預(yù)訓(xùn)練規(guī)模以及標(biāo)記數(shù)據(jù)有關(guān)，根據(jù)OpenAI公布數(shù)據(jù)，截止到目前ChatGPT訓(xùn)練語料高達(dá)45 TB，僅標(biāo)記數(shù)據(jù)就多達(dá)3 000億條（40 TB），幾乎分類記錄了所有存在于文本中的對(duì)話語句、話題材料、科學(xué)數(shù)據(jù)、歷史信息等文本信息?；谏疃壬窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的底層邏輯，人工智能是通過“提取特征”的方式對(duì)文本進(jìn)行標(biāo)記的，生成與表達(dá)時(shí)也是根據(jù)“特征”進(jìn)行展示的，而生成特征的過程本質(zhì)上是對(duì)文本信息的分類。就目前的技術(shù)來看，大模型憑借強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力在文本分類中已經(jīng)達(dá)到與人類相當(dāng)?shù)乃健?/p>

4.2 實(shí)體命名與識(shí)別

實(shí)體命名與識(shí)別指人工智能能夠通過特征識(shí)別任務(wù)并將其轉(zhuǎn)化為實(shí)體的形式，其是最基本的自然語言生成。傳統(tǒng)模型中，實(shí)體命名與識(shí)別多采用標(biāo)注數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)，在這種模型下，標(biāo)注數(shù)據(jù)的規(guī)模決定了實(shí)體命名與識(shí)別的效率，但在大數(shù)據(jù)模型下AI經(jīng)過大量訓(xùn)練后可掌握“自動(dòng)學(xué)習(xí)”技術(shù)，因此擁有了無須標(biāo)注數(shù)據(jù)就進(jìn)行實(shí)體命名與識(shí)別的能力。實(shí)體命名與識(shí)別功能有著廣闊的應(yīng)用前景，當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)上較為流行的智能寫作、智能繪圖就屬于此部分應(yīng)用，用戶通過提供基本特征，人工智能大模型便能夠根據(jù)特征將其生成為具體的自然語言，提供的特征越詳細(xì)，生成的自然語言越接近實(shí)際情況。

4.3 機(jī)器翻譯

機(jī)器翻譯指在計(jì)算機(jī)和其他語言之間進(jìn)行翻譯，將一種語言轉(zhuǎn)化為另一種特定語言的過程。在傳統(tǒng)人工智能學(xué)習(xí)模型中，機(jī)器翻譯表現(xiàn)出較強(qiáng)的機(jī)械性，這使得很多時(shí)候翻譯出的內(nèi)容與原內(nèi)容的表達(dá)意義出現(xiàn)差異或存在語病，而大模型則可以有效規(guī)避這些問題，其能夠基于預(yù)訓(xùn)練結(jié)果生成最符合語境以及生活中語言表達(dá)效果的語句而非單純地將語言逐字逐句地直譯為另一種語言。在大模型中引入機(jī)器翻譯有效提升了翻譯效果，使翻譯后的自然語言表達(dá)更符合語境與人類表達(dá)習(xí)慣。當(dāng)前主流的WNT2019、BLEU、TTBLE2020等機(jī)器翻譯大模型運(yùn)用規(guī)則與統(tǒng)計(jì)技術(shù)，確保翻譯忠實(shí)于原文，同時(shí)展現(xiàn)出色的翻譯質(zhì)量。基于統(tǒng)計(jì)的翻譯能夠?qū)崿F(xiàn)翻譯結(jié)果趨于人類表達(dá)習(xí)慣。但受到算法的限制，當(dāng)前大模型機(jī)器翻譯尚無法滿足大規(guī)模數(shù)據(jù)下機(jī)器翻譯任務(wù)的需求，隨著翻譯頻次的增加，翻譯結(jié)果會(huì)發(fā)生偏移，最終脫離原本語言表達(dá)意義，這也是現(xiàn)階段大模型機(jī)器翻譯的局限性，隨著訓(xùn)練數(shù)據(jù)的增加，這一缺點(diǎn)將會(huì)逐漸淡化。除此之外，在機(jī)器翻譯功能基礎(chǔ)上進(jìn)一步衍生出了多語言處理功能，AI通過高效的翻譯以及文本處理能力在比對(duì)分析中對(duì)多語言進(jìn)行處理，構(gòu)建起不同語言之間的聯(lián)系并進(jìn)行語法整合，從而達(dá)到與人類處理多語言信息相似的效果。比如GPT-3、BERT、TensorFlow等都是比較主流的多語言模型，其兼具了機(jī)器翻譯的全部功能以及文本處理的部分功能。

4.4 情感分析

情感分析是自然語言處理領(lǐng)域人工智能研究的重要方向，其目的在于使人工智能能夠完成類似于自然人的情感價(jià)值判斷，從而給使用者提供結(jié)論或建議，尤其是在識(shí)別隱秘犯罪中有著極高的開發(fā)潛力。就目前技術(shù)來看，當(dāng)前尚未出現(xiàn)已經(jīng)預(yù)訓(xùn)練完成的、具備情感分析能力的大模型，或許隨著預(yù)訓(xùn)練規(guī)模的增加，未來能夠誕生具備情感分析能力的大模型應(yīng)用。現(xiàn)階段的算法尚未復(fù)雜到能夠完全模擬人類思維，因此大模型并不能靈動(dòng)地做出價(jià)值判斷，更多的是基于預(yù)訓(xùn)練結(jié)果的概率判斷。

5 大模型應(yīng)用的優(yōu)勢與挑戰(zhàn)

大模型在自然語言處理領(lǐng)域的應(yīng)用展現(xiàn)出了顯著的優(yōu)勢，其強(qiáng)大的表示能力使得模型能夠更好地理解和生成自然語言，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)更高的準(zhǔn)確率。同時(shí)，大模型的應(yīng)用范圍也十分廣泛，可以涵蓋文本分類、情感分析、問答系統(tǒng)等多個(gè)方面。然而，大模型的應(yīng)用也面臨著一些不容忽視的挑戰(zhàn)。其中，模型訓(xùn)練成本高昂是一個(gè)重要問題，需要大量的計(jì)算資源和時(shí)間投入。此外，大模型對(duì)數(shù)據(jù)隱私和安全性的要求也更高，一旦數(shù)據(jù)泄露或被惡意利用，可能會(huì)帶來嚴(yán)重的后果。因此，在應(yīng)用大模型時(shí)，我們必須全面考慮這些因素，采取相應(yīng)的措施來降低成本、提高計(jì)算效率，并加強(qiáng)數(shù)據(jù)隱私和安全保護(hù)，以確保大u8b0JVSZI3gAmY0Px6gdcGbAN+EfjEH5nXsSLmhpUi0=模型能夠在自然語言處理領(lǐng)域發(fā)揮更大的價(jià)值。

6 結(jié)束語

大模型在自然語言處理中的應(yīng)用方法研究是當(dāng)前的研究熱點(diǎn)，具有廣闊的應(yīng)用前景和巨大的潛力。未來，隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和研究的深入，相信大模型在自然語言處理領(lǐng)域的應(yīng)用將會(huì)更加成熟和廣泛。同時(shí)，我們也需要關(guān)注大模型應(yīng)用過程中可能遇到的問題和挑戰(zhàn)，并積極探索有效的解決方案，以推動(dòng)自然語言處理技術(shù)的持續(xù)發(fā)展和創(chuàng)新。

參考文獻(xiàn)

[1] 陳炫婷，葉俊杰，祖璨，等．GPT系列大語言模型在自然語言處理任務(wù)中的魯棒性[J]．計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展，2024，61（5）：1128-1142．

[2] 盧經(jīng)緯，郭超，戴星原，等．問答ChatGPT之后：超大預(yù)訓(xùn)練模型的機(jī)遇和挑戰(zhàn)[J]．自動(dòng)化學(xué)報(bào)，2023，49（4）：705-717．

[3] 楊朋波，?；w，張彪，等．面向圖像分類的深度模型可解釋性研究綜述[J]．軟件學(xué)報(bào)，2023，34（1）：230-254．

[4] 朱飛，張煦堯，劉成林．類別增量學(xué)習(xí)研究進(jìn)展和性能評(píng)價(jià)[J]．自動(dòng)化學(xué)報(bào)，2023，49（3）：635-660．

[5] 郭朝鵬，王馨昕，仲昭晉，等．能耗優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輕量化方法研究進(jìn)展[J]．計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào)，2023，46（1）：85-102．

[6] 沙子凡，承楠，惠一龍，等．6G知識(shí)體系構(gòu)建：面向全域全場景的學(xué)術(shù)知識(shí)挖掘及其按需應(yīng)用[J]．通信學(xué)報(bào)，2023，44（9）：173-187．

[7] 梁崢，王宏志，戴加佳，等．預(yù)訓(xùn)練語言模型實(shí)體匹配的可解釋性[J]．軟件學(xué)報(bào)，2023，34（3）：1087-1108．