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96SEO 2026-02-20 00:39 0
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本文将介绍传统NLP和LLM的介绍、运行步骤以及它们之间的比较#xff0c;帮助新手了解这两个领域的基础知识。
传统自然语言处理#xff08;NLPNLP和大规模语言模型LLM是理解和生成人类语言的两种主要方法。
本文将介绍传统NLP和LLM的介绍、运行步骤以及它们之间的比较帮助新手了解这两个领域的基础知识。
是一种利用计算机科学和语言学的技术通过规则和算法来理解和生成人类语言的方法。
传统NLP方法注重使用手工构建的规则和特征来分析和处理文本。
这种方法主要依赖于语言学家的知识和经验。
理解句子的含义包括词义消歧和语义角色标注。
情感分析Sentiment
运行步骤(为了更容易理解我们可以把传统NLP的步骤比作一系列处理文本的流程就像加工原材料一样逐步将生涩的文本加工成计算机可以理解和使用的格式。
以下是对这些步骤的详细解释)
将一段文字分解成一个个单词或词组就像把一篇文章切成一片片的单词。
例子
句子“我喜欢吃苹果”会被分解成“我”、“喜欢”、“吃”、“苹果”。
去除停用词Stop
删除那些在文本处理中没有太大意义的常用词比如“的”、“是”、“在”等目的
在句子“我喜欢吃苹果”中“我”是代词“喜欢”是动词“苹果”是名词。
词嵌入Word
句子“我喜欢吃苹果”可以解析成主语我、谓语喜欢、宾语吃苹果。
命名实体识别NER
在句子“乔布斯创立了苹果公司”中识别出“乔布斯”是人名“苹果公司”是组织名。
传统NLP通常涉及多个模块每个模块使用不同的算法和规则来处理特定任务。
这种方法需要语言学专家的参与来设计和优化各个模块的规则和算法。
传统NLP应用广泛包括文本分类、信息检索、问答系统、语音识别和合成等。
大规模语言模型是一种基于深度学习和神经网络技术通过在海量文本数据上进行训练来生成和理解人类语言的模型。
与传统NLP依赖手工构建的规则和特征不同LLM依赖于数据驱动的方法通过自动学习数据中的语言模式和结构来实现对语言的处理。
代表性的模型有OpenAI的GPT系列和Google的BERT。
特别是深度学习中的递归神经网络RNNs和变换模型Transformers。
预训练和微调Pre-training
先在大量文本上进行无监督预训练然后在特定任务上进行有监督微调。
自注意力机制Self-Attention
允许模型关注输入序列中的不同部分捕捉长距离依赖关系。
大规模训练数据
运行步骤为了更容易理解我们可以把大规模语言模型的工作过程比作一个学习语言的大脑逐步从大量的阅读和实践中学会理解和生成语言。
以下是对这些步骤的详细解释
LLM通常使用维基百科、新闻网站、社交媒体内容等作为训练数据来源。
数据预处理清洗和处理收集到的数据去除HTML标签、特殊字符等噪音和无关内容。
使用这些数据训练深度学习模型通过自监督学习方法如掩盖语言模型来学习语言结构和知识。
在大规模文本数据上进行无监督学习使模型学习语言的基本结构和知识。
方法
GPT模型通过预测句子中的下一个单词进行训练BERT模型通过预测被掩盖的单词进行训练。
3.2
Transformer模型通过自注意力机制Self-Attention
Mechanism来处理输入序列使其能够捕捉长距离依赖关系。
例子
GPT生成预训练变换器和BERT双向编码器表示变换器是常见的Transformer模型。
收集和准备用于特定任务的小规模数据集如情感分析数据集、问答系统数据集等。
目的
为了进行情感分析可以收集标注了情感标签的电影评论数据集。
任务微调
在特定任务的数据集上进一步训练预训练模型使其适应具体任务如文本分类、问答系统等。
定义
使用有监督学习方法通过提供输入和对应的标签来调整模型参数。
例子
在情感分析任务中模型通过学习标注了情感标签的评论来预测新评论的情感倾向。
使用训练好的模型进行推理根据输入生成输出如生成文本、回答问题等。
定义
输入一句话“我喜欢吃”模型可以生成补全的句子“我喜欢吃苹果”。
LLM依赖于大规模数据和计算资源通过深度学习模型自动学习语言特征和知识。
训练和微调过程通常需要大量计算能力和时间。
LLM广泛应用于生成文本、对话系统、机器翻译、文本摘要、情感分析和其他NLP任务。
使用Transformer架构的模型如Google的翻译模型。
在特定任务数据集上进一步训练预训练模型使其适应具体任务。
应用场景
特点传统NLP大规模语言模型LLM技术基础规则和手工算法深度学习和神经网络依赖语言学理论和人工特征提取海量数据和计算资源性能在特定任务上表现较好通用性强多任务性能优越灵活性需要为不同任务定制方法通过微调适应不同任务可解释性具有一定可解释性难以解释内部工作机制数据需求对数据需求较低对数据需求巨大开发复杂度需要领域专家设计规则和特征需要大量计算资源和数据应用范围专用于特定任务广泛适用于多种任务
传统NLP和大规模语言模型各有优势和劣势。
传统NLP方法依赖于语言学家的知识和经验通过手工构建的规则和特征来实现对文本的处理适用于特定任务但在处理复杂语言现象时可能表现不足。
与传统NLP方法依赖手工构建的规则和特征不同LLM依赖数据驱动的方法通过预训练和微调实现对语言的理解和生成。
LLM通过深度学习和大量数据训练具有更强的通用性和表现力但需要大量的计算资源和数据支持。
随着技术的发展LLM在很多应用中已经逐渐取代了传统NLP方法但在某些需要高可解释性和低资源消耗的场景下传统NLP仍然具有其优势。
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