大语言模型从原型到生产的实践指南

大语言模型：从原型到生产

大语言模型展现出了令人印象深刻的能力，其影响力是当前的热门话题。未来会是什么样子？我们是否只会与机器人对话？提示工程是否会取代编程？或者我们只是在炒作不可靠的“鹦鹉”并烧钱？本次演讲将展示LLM时代自然语言处理的愿景，并提供一种务实、实用的方法，指导如何利用大语言模型从原型到生产地交付更成功的NLP项目。

理解NLP任务

自然语言处理任务涵盖生成式与预测式两大类。

生成式任务包括：

• 单文档/多文档摘要
• 问题解决
• 释义
• 推理
• 风格转换
• 生成式问答

预测式（理解）任务包括：

• 文本分类
• 实体识别
• 关系抽取
• 语法与形态分析
• 语义解析
• 共指消解
• 篇章结构分析

未来技术的历史启示

回顾技术发展史，新工具总是以增强人类能力、替代重复性劳动的方式出现，而非简单地完全取代旧模式。例如：

• 手动计算与计算器
• 人工叫醒服务与闹钟
• 人类助理与日历应用

这启示我们思考：在当前技术浪潮中，“接下来是什么？”

LLM时代NLP的三种愿景

面对LLM，业界出现了几种不同的技术路径设想：

愿景一：对话即一切

将整个系统构建于LLM之上，由LLM作为核心来管理所有用户交互。用户通过自然语言输入，LLM直接输出行动或信息。

愿景二：提示工程即一切

使用LLM配合提示词，直接替代特定的机器学习模型。系统输入文本和提示，LLM直接输出结构化数据。

愿景三：现代实用NLP

开发者编写代码，利用LLM处理训练数据，帮助构建整个机器学习系统流水线，最终输出结构化数据。LLM协助构建流水线，而非成为流水线本身。

LLM与专用模型的对比

在选择技术路线时，性能与效率是关键考量。

文本分类准确率对比
在SST-2、AG News、Banking77等数据集上，随着训练数据比例（从1%到100%）增加，专用模型的准确率持续上升并显著超越GPT-3基线。LLM在小样本场景下表现尚可，但在充足数据下，专用模型优势明显。

命名实体识别性能对比

数据表明，专用模型在精度和速度上均大幅领先于基于少样本提示的LLM。

核心洞见与技术结合

两种技术范式各有特点：

• 大语言模型（上下文学习）：对文本含义有广泛理解，但难以精确执行特定任务。
• 专用任务模型（微调）：对通用文本含义理解较浅，但能精确编码并执行你的特定需求。

现代实用NLP方法是将二者优势结合。开发者通过提示工程快速定义问题、生成原型，并利用LLM进行数据标注。随后，使用标注好的数据训练高效、私有的专用模型，经过严格评估后部署到生产环境。

这种方法融合了：

• 结构化数据输出
• 快速原型构建能力
• 人在回路的质控
• 开源技术驱动
• 对话与图形化界面

实践中的LLM赋能NLP

一个可行的落地路径是构建LLM赋能的协同数据开发环境：

1. 任务分配：将数据标注任务分配给LLM执行。
2. 审查修正：人工审查标注结果，纠正错误。
3. 提示调优：基于修正结果调整提示词，并实证比较不同LLM的效果。
4. 构建数据集：创建用于训练和评估的高质量数据集，以构建高效、生产就绪的流水线。

工具示例：spacy-llm

spacy-llm项目展示了如何将LLM集成到结构化数据处理中。

• 流程：通过提示词模板，引导LLM将非结构化文本转换为结构化的文档对象。
• 任务支持：可用于命名实体识别、文本分类、关系抽取、词形还原等。
• 核心思想：将LLM、监督模型和规则系统相结合，混合、匹配并替换技术组件，以构建最佳流水线。

结论：追求更好而非更简单

“更容易”并不够雄心壮志。我们不应满足于构建比以往更差的系统。

结合LLM能力的专用任务模型，其优势在于：

• 更针对特定任务
• 更小巧、更快速
• 更私有、更安全
• 总体上效果更好

这为我们指明了在大语言模型时代，构建下一代自然语言处理系统的务实方向。
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